AI leidt tot beter onderzoek naar celcyclus van gistcellen
Onderzoek & Wetenschap 8/12/2020 14:57:04
Data Scientists en biologen van de Rijksuniversiteit Groningen brengen via Artificial Intelligence de celcylcus van gistcellen in beeld, om onderzoek naar kankercellen mogelijk te maken.
Kunstmatige intelligentie zoekt nieuwe antibiotica
Nieuwe biosensor regelt automatische medicijndosering
Robotchirurgie met een nieuw magnetisch systeem
Genetische code SARS-CoV-2 snel op te sporen via deep-learning
Arteriële regeneratieve prothesen stap dichterbij
MegaBodies verbeteren Cryo-EM op VUB campus
>> Meer verwant nieuwsHandhaving van octrooirechten
Het Ingenieurshuis - Antwerpen
van 26/01/2021 tot 14/12/2021
New dimensions of adaptive manufacturing
B&R online event
woensdag 27 januari 2021
Alternatief fossiele brandstof voor stoomproductie
Webinar
vrijdag 29 januari 2021
Postgraduaat Vastgoedkunde
Leuven of Kortrijk
van 4/02/2021 tot 10/12/2021
Toekomst federaal energiebeleid
Webinar
woensdag 10 februari 2021
'Digital Twin' versterkt maakindustrie?
Online event
vrijdag 12 februari 2021
(21/1) Jan De Nul baggert met 100% duurzame drop-in biobrandstof
(20/1) Siemens combineert offshore productie van groene waterstof
(19/1) Gimv verkoopt telecomspecialist OTN Systems
(19/1) VINCI Energies heeft Legendre Conveyors overgenomen
(15/1) Campine start nieuwe antimoonrecyclage
(14/1) Solvay lanceert waterstofplatform
>> Meer blikvangersENGINEERINGNET.BE - Gistcellen bewijzen al jaren hun waarde als modelorganismen bij microscopisch biologisch onderzoek. Ondanks hun eenvoudige structuur vertonen ze veel gelijkenissen met complexere eukaryotische cellen, zoals menselijke cellen.
Andreas Milias- Argeitis, universitair docent moleculaire systeembiologie aan de RUG, onderzoekt de reeks stappen die een gistcel doorloopt om zich te delen.
Hij werkt aan een project om het onderzoek naar de celcyclus van gistcellen door middel van Artificial Intelligence te versnellen. “Als je van honderden cellen de hele cyclus fotografeert, ga dan maar eens op zoek naar de precieze momenten waarop knopvorming ontstaat, of wanneer de dochtercel zich afscheidt van de moedercel. Dat willen we automatiseren.”
Milias-Argeitis krijgt daarvoor hulp van data scientist Herbert Kruitbosch, die ervaring heeft met image processing, het verwerken van beelden met machine learning.
Het gaat er nu om precies te achterhalen hoeveel tijd zich tussen de levensfases van een gistcel afspeelt. Ook willen de onderzoekers zien wat er gebeurt als groeiprocessen worden verstoord. Hoe zal hun celcyclus zich aanpassen?
Zulke proeven kunnen veel informatie bieden over hoe celdeling in zijn werk gaat, of hoe cellen reageren op prikkels. Milias-Argeitis: "Het proces van celdeling bij gistcellen en menselijke cellen is grotendeels hetzelfde. Wij proberen achter de essentie te komen."
"Tegelijk denken we al na over hoe we onze bevindingen kunnen vertalen naar complexere celstructuren.” Daarbij komt onderzoek naar de werking van kankercellen in beeld.
“Pas sinds enkele jaren houden sommige biologen zich bezig met het filmen van cellen over langere tijd. Daar heb je namelijk specifieke software voor nodig en veel expertise”, aldus Milias-Argeitis.
“Vaak worden algoritmes gebouwd met een specifieke onderzoeksvraag voor ogen. Weinig onderzoekers publiceren daar iets over, dus gaat die kennis weer verloren als het project voorbij is."
"En als er studies verschijnen, spreken ze elkaar vaak tegen omdat ze andere methodes gebruiken. Daarom hoop ik met dit project een gebruiksvriendelijke tool te kunnen ontwikkelen, die makkelijk aanpasbaar is aan doeleinden. We moeten dezelfde taal beginnen te spreken.”
Meer contact tussen biologen onderling is nodig, en kruisbestuiving met andere vakgebieden, vindt Milias-Argeitis. Door zijn achtergrond in elektrotechniek is hij zich erg bewust van de toegevoegde waarde die data science kan hebben.
“Net zoals andere biologen kom ik op vragen door experimenten in het lab, maar ik spreek soms computerwetenschap aan om die vragen te beantwoorden. Er zijn nog zoveel zaken waar biologen geen antwoord op gevonden hebben, en waar data scientists kunnen helpen.” << (Lydia Heida) (foto: RUG)