Internationale Forscher haben mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ein Modell entwickelt, das die Behandlung von Blindheit und Sehverlust zukünftig grundlegend verändern könnte.
Das Team trainierte ein künstliches neuronales Netzwerk – d.h. einen Computeralgorithmus, der die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmt -, um differenzierte Zellen im Netzhautgewebe zu identifizieren und vorherzusagen. Die Maschine war in der Lage, differenzierte Zellen mit einer Genauigkeit von 84% zu erkennen, verglichen mit 67%, die vom Menschen erreicht wurden.
„Die menschliche Netzhaut hat eine sehr begrenzte Regenerationsfähigkeit“, so Pavel Volchkov vom Moskauer Institut für Physik und Technologie. „Dies bedeutet, dass jeder fortschreitende Verlust von Neuronen – beispielsweise beim Glaukom – unweigerlich zu einem vollständigen Verlust des Sehvermögens führt.“ „Wir sind der Entwicklung von Zelltherapien für Netzhauterkrankungen einen Schritt näher gekommen. Außerdem kann der Ansatz nicht nur auf andere Zelllinien übertragen werden, sondern auch auf andere menschliche künstliche Organe.“, so Co-Autor Evgenii Kegeles vom Schepens Eye Research Institute, USA.
Referenzen:
Moscow Institute of Physics and Technology – MIPT, Ivannikov Institute for System Programming, Schepens Eye Research Institute
Convolutional Neural Networks Can Predict Retinal Differentiation in Retinal Organoids
Front. Cell. Neurosci., 03 July 2020 |
https://doi.org/10.3389/fncel.2020.00171
