U sferi biomedicinskog inženjeringa na Columbia University, inovativna upotreba umjetne inteligencije (AI) otvara nove mogućnosti za istraživanje i dijagnostiku funkcija srca. Istraživanje i testiranje lijekova za srčane bolesti tradicionalno zahtijevaju značajno vrijeme i složenost, posebice kada je riječ o korištenju staničnih modela i inženjerskih tkiva. Uobičajene metode za proučavanje kontrakcije srčanih stanica i upravljanja kalcijem često su sklonije pogreškama, zahtijevaju ručni rad i specijaliziranu skupu opremu, čime se ističe ozbiljna medicinska potreba za učinkovitijim, točnijim i pristupačnijim metodama proučavanja funkcija srca.

Predstavljamo BeatProfiler: Revolucionarni alat za analizu funkcije srčanih stanica
Upravo je s tim ciljem tim istraživača na Columbia Engineering predstavio BeatProfiler, novi softver koji omogućava automatiziranu analizu funkcije srčanih stanica iz video podataka. Ovo je prvi sustav koji integrira analizu različitih pokazatelja funkcije srca - poput kontraktilnosti, upravljanja kalcijem i izlazne sile - u jedinstveni alat. To značajno ubrzava proces, smanjuje mogućnost pogrešaka i omogućava istraživačima ne samo razlikovanje različitih bolesti i razina njihove ozbiljnosti, već i brzo i objektivno testiranje lijekova koji utječu na funkciju srca. Rezultati istraživanja objavljeni su 8. travnja u časopisu IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Gordana Vunjak-Novaković, vodeća na projektu, univerzitetska profesorica i profesorica na Mikati Foundation za biomedicinski inženjering, medicinske znanosti i dentalnu medicinu na Columbia University, istaknula je transformacijski potencijal ovog alata. BeatProfiler je brz, sveobuhvatan, automatiziran i kompatibilan s širokim spektrom računalnih platformi, čineći ga lako dostupnim istraživačima i kliničarima.

Softver kao otvoreni izvor
Tim, uključujući Barryja Finea, asistenta profesora medicine (kardiologije) na Columbia University Irving Medical Center, odlučio je ne podnositi zahtjev za patentom. Umjesto toga, AI softver nude kao otvoreni izvor, omogućavajući besplatnu upotrebu u bilo kojem laboratoriju. Ovo smatraju važnim za širenje rezultata svojih istraživanja i dobivanje povratnih informacija od korisnika u akademskim, kliničkim i komercijalnim laboratorijima, što će im pomoći da dodatno unaprijede softver.

Potreba za brzom i točnom dijagnozom bolesti srca
Ovaj projekt, kao i veći dio istraživanja koje vodi Gordana Vunjak-Novaković, motiviran je kliničkom potrebom za bržom i preciznijom dijagnozom srčanih bolesti. Projekt je razvijan tijekom nekoliko godina, tijekom kojih su istraživači postepeno dodavali različite funkcionalnosti. Glavni cilj bio je razviti alat koji bi na bolji način mogao zabilježiti funkciju kardiomiocita (stanica srčanog mišića) i tkiva, omogućujući tako istraživanja genetskih kardiomiopatija, kozmičkog zračenja, upale posredovane imunosnim sustavom i otkrivanje novih lijekova.

Suradnja u razvoju softvera, strojnom učenju i drugim područjima
Tijekom posljednjih godinu i pol, vodeći autor Youngbin Kim i njegovi suradnici razvili su grafičko korisničko sučelje (GUI) iznad postojećeg koda, omogućujući biomedicinskim istraživačima bez iskustva u kodiranju da lako analiziraju podatke samo nekoliko klikova. Ovo je okupilo stručnjake iz različitih područja: razvoj softvera (za razvoj GUI-a), strojno učenje (za razvoj tehnologije računalnog vida i klasifikatora bolesti/lijekova), obrada signala (za obradu kontraktilnih i kalcijevih signala), inženjerstvo (prevoditi otklon pilara na kardiološkoj platformi u mehaničku silu) i iskustvo korisnika (za povratne informacije o poboljšanjima sučelja).

Rezultati
Studija je pokazala da BeatProfiler može točno analizirati funkciju kardiomiocita, nadmašujući postojeće alate brzinom – u nekim slučajevima do 50 puta brže – i pouzdanošću. Detektirao je suptilne promjene u odgovoru snage inženjerskih srčanih tkiva koje bi druge alate mogle promašiti.

"Ova razina brzine analize i svestranosti je bez presedana u istraživanju srca," rekao je Kim, doktorand u laboratoriju Vunjak-Novaković na Columbia Engineering. "Korištenjem strojnog učenja, funkcionalna mjerenja koja analizira BeatProfiler pomogla su nam razlikovati bolesne od zdravih srčanih stanica s visokom točnošću, pa čak i klasificirati različite srčane lijekove na temelju njihovog utjecaja na srce."

Što je sljedeće
Tim radi na proširenju mogućnosti BeatProfiler-a za nove primjene u istraživanju srca, uključujući cjelokupni spektar bolesti koje utječu na pumpnu funkciju srca i razvoj lijekova. Da bi osigurali da se BeatProfiler može primijeniti na širok spektar istraživačkih pitanja, testiraju i validiraju njegovu izvedbu na dodatnim in vitro kardiološkim modelima, uključujući različite modele inženjerskog srčanog tkiva. Također usavršavaju svoj algoritam strojnog učenja kako bi proširili i generalizirali njegovu upotrebu za različite srčane bolesti i klasifikaciju učinaka lijekova. Dugoročni cilj je prilagoditi BeatProfiler farmaceutskim postavkama kako bi se ubrzalo testiranje stotina tisuća kandidata za lijekove odjednom.

Izvor: Columbia University