Uzun süredir bilim insanları, çıplak gözle görülmeyen dünyayı mikroskoplar aracılığıyla incelemektedir. Basit lenslerden oluşan ilk mikroskoplar, tek hücreli organizmaların varlığını ortaya koymuştu. Zamanla, ışık mikroskobunun sınırlarını zorlayan teknolojiler geliştirildi. Şimdi ise yapay zeka (YZ), mikroskopi alanında bir sonraki büyük adımı atmaya hazırlanıyor.
YZ, genelde makinelerin analiz yeteneklerini insanları aşacak şekilde taklit etmesi anlamına gelir. Bu, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları kullanarak veri içinde desenler öğrenmesini sağlar. YZ, mikrografları sanal olarak boyamaktan mikroskopları küçültmeye kadar birçok yenilik sunmaktadır. Özellikle biyopsi örneklerinde kullanılan kimyasal boyaları sanal boyama ile değiştirme fikri dikkat çekmektedir. UCLA’da Aydogan Ozcan ve ekibi, mikroskopi için kimyasal boyama yerine YZ’nin desen tanıma gücünden faydalanarak, kimyasal boyamayı tamamen sanal hale getirmeyi amaçlamaktadır. Bu sayede dokular kimyasallar kullanmadan görüntülenebilir ve daha sonra dijital olarak renklendirilebilir.
Patoloji için Sanal Boyama
YZ tabanlı sanal boyama, özellikle tıp alanında önemli bir potansiyele sahiptir. Ozcan, sanal boyama yazılımlarının patoloji laboratuvarlarında biyopsi örneklerinin daha hızlı ve etkin analiz edilmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor. Geleneksel boyama saatler alabilirken, sanal boyama ile mikroskop görüntüsü anında renklendirilip analiz için patologa sunulabilir. YZ, bir doku örneğindeki çeşitli hücresel yapıları kimyasal boyaya ihtiyaç duymadan renklendirerek çok daha hızlı ve maliyetsiz teşhis imkanı sunar.
Biyoloji Laboratuvarlarında Sanal Boyama
San Francisco’daki Shalin Mehta, biyoloji laboratuvarlarında sanal boyama kullanarak hücre dinamiklerini incelemek için yeni bir mikroskopi platformu geliştirmektedir. Mantis adı verilen bu sistem, hücresel bileşenlerin doğal ışık yayılımını yakalayıp faz ve polarizasyon değişikliklerini ölçerek yüksek kontrastlı görüntüler elde eder. Sanal boyama sayesinde, kimyasal boyaların yetersiz kaldığı durumlarda bile ek hücresel bilgi sağlanabilir.
Mehta’nın ekibi, çok sayıda mikroskopik ölçekten hücre dinamiklerini haritalayabilen bir YZ platformu geliştirmek için çalışmaktadır. Bu amaçla, derin öğrenme algoritmalarını çok sayıda veri ile eğitip dayanıklılığını artırmayı hedeflemektedir. Bu yenilikler, biyoloji ve tıp alanlarında mikroskopi çalışmalarını daha hızlı ve verimli hale getirerek devrim niteliğinde bir değişim sunmaktadır.
https://cen.acs.org/analytical-chemistry/microscopy/Can-researchers-use-AI-take-microscopy-to-the-next-level/102/i34
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder