A HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) két kutatója, Diósdi Ákos és Horváth Péter, Fabian J. Theis német kutatóval közösen jelentetett meg egy véleménycikket szeptemberben a Nature Reviews Molecular Cell Biology című folyóiratban. Ez a publikáció a molekuláris és sejtbiológia egyik legtekintélyesebb szaklapjában látott napvilágot, amely rendkívül magas impaktfaktorral rendelkezik. Az írás a mesterségesen előállított, szövetszerű modellek, az úgynevezett 3D-oidok fejlesztési irányait vázolja fel, célul tűzve ki a gyógyszerfejlesztés gyorsítását és költséghatékonyabbá tételét.
A HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont két munkatársa, Diósdi Ákos és Horváth Péter, valamint Fabian J. Theis, a német Helmholtz Munich intézet kutatója közösen jegyeznek egy szakmai véleménycikket. Ez a publikáció a Nature Reviews Molecular Cell Biology című folyóiratban jelent meg, amely a Clarivate elemzőcég rangsorában a sejtbiológiai lapok élén áll 118-as impaktfaktorával. A kutatóközpont tájékoztatása szerint magyar szerzők ritkán publikálnak ilyen rangos tudományos fórumon, ezért a szegedi írást az utóbbi évek egyik legjelentősebb hazai tudományos eredményének tekintik.
A cikk nem egy laboratóriumi kísérlet eredményeit mutatja be, hanem egy úgynevezett „Comment” típusú írás, amely egy teljes kutatási terület jövőbeli irányát vázolja fel. Az SZBK hangsúlyozza, hogy egy jól meghatározott irányvonal sokszor nagyobb segítséget nyújt a tudományos közösségnek, mint egyetlen látványos felfedezés. Ezáltal összehangolhatók a kutatási módszerek és csökkenthetők a költségek a jövőbeni projektek során.
A szerzők közül Fabian J. Theis a mesterséges intelligencia orvosbiológiai alkalmazásainak nemzetközileg elismert szakértője. Horváth Péter az SZBK-ban mikroszkópos képelemzéssel és gépi tanulással foglalkozó csoportot vezet, és korábbi rákkutatási eredményei is megjelentek a Nature-ben. Horváth Péter emellett a Tudományos és Technológiai Minisztérium tudománypolitikai és innovációs államtitkára is.
A cikk a 3D-oidoknak nevezett háromdimenziós sejttenyészetekkel foglalkozik, amelyek miniatűr, szervszerű szerkezetek. Ezek a modellek képesek utánozni a valódi emberi szövetek működését, és magukban foglalják az organoidokat, melyek őssejtekből növesztett mini-szervek, valamint az assembloidokat, melyek több organoid összekapcsolásával jönnek létre. A kutatók szerint ezek a modellek kulcsfontosságúak a sejtek közötti kommunikáció és a komplex biológiai folyamatok mélyebb megértéséhez.
A 3D-oidok alkalmazása révén csökkenhet az állatkísérletek szükségessége, és hosszú távon közelebb kerülhetünk a gyógyításra is alkalmas mesterséges szövetek és szervek kifejlesztéséhez. Azonban Diósdi Ákos bioinformatikus rámutat, hogy a cél nem csupán újabb és bonyolultabb modellek létrehozása. A hangsúly a szövetszerű minták szabványosított és megismételhető módon történő alkalmazásán van, hogy ugyanazt a kutatási kérdést számos laboratóriumban, egymással összehasonlítható eredményekkel lehessen vizsgálni.
Diósdi Ákos szerint a 3D-oidok akkor válnak valódi platformokká, ha ipari szintű standardizációt érnek el. Egy ilyen egységes kutatási eszköz, amelyre bármely laboratórium építhet, jelentősen felgyorsíthatja, olcsóbbá és kiszámíthatóbbá teheti az alapkutatástól a gyógyszerfejlesztésig terjedő folyamatokat. Ez a megközelítés lehetővé teszi a kutatási eredmények szélesebb körű megosztását és validálását, elősegítve a tudományos előrehaladást.
A szerzők kiemelik, hogy a sejtek működését nem szabad izolált adatokként kezelni. Fontos figyelembe venni a sejtek alakját, a szövetben elfoglalt helyét, a szomszédos sejtekkel való kölcsönhatásait, valamint molekuláris állapotát is, nem csupán a génaktivitást. A jövő kutatási modelljeinek ezeket az összetett információkat egyetlen rendszerben kell egyesíteniük a teljesebb kép érdekében.
Horváth Péter hangsúlyozza, hogy ma már hatalmas mennyiségű molekuláris, képi és térbeli adat gyűjthető ugyanarról a biológiai mintáról. A valódi kihívás ezen adathalmazok integrált értelmezése, melyben a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik. Az MI segíthet a különböző információs rétegekből egy átfogóbb, teljesebb kép kialakításában egy szövet működéséről, ami elengedhetetlen a mélyebb biológiai megértéshez és az innovatív terápiák fejlesztéséhez.
Diósdi Ákos korábbi kutatásai már ezen a stratégián alapultak. Tavaly a Nature Communications folyóiratban első szerzőként mutatott be egy rendszert, amelyben egy robot választja ki a legmegfelelőbb szferoidokat, azaz gömb alakú, miniatűr szövetdarabkákra emlékeztető sejttenyészeteket. A mikroszkópos felvételeket ezt követően mesterséges intelligencia értékeli ki automatikusan, jelentősen felgyorsítva és pontosítva a folyamatot.
Ez a korábbi fejlesztés kevesebb mint egy év alatt több mint 11 ezer kutatóhoz jutott el, és magyar használati mintaoltalom, valamint nemzetközi szabadalom is védi. Ez a jogi védelem alátámasztja a módszer tudományos újdonságát és gyakorlati hasznosíthatóságát, jelezve annak potenciális értékét a biológiai kutatás és a gyógyszerfejlesztés területén. A mostani véleménycikk tovább erősíti a szegedi kutatók vezető szerepét ezen a dinamikusan fejlődő tudományterületen, és iránymutatást ad a globális kutatói közösségnek a hatékonyabb és standardizáltabb kutatási módszerek felé.
📰 Forrás: Index — Eredeti cikk elolvasása