أداة MorphoGenie الجديدة في الذكاء الاصطناعي الطبي
بحث فريق من جامعة هونغ كونغ عن أداة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي تحمل اسم MorphoGenie تمكن من تحليل صور الخلايا المفردة واستخراج مؤشرات دقيقة تتعلق بشكل الخلية وبنيتها الداخلية، وهي خطوة قد تتيح فهماً أعمق لتطور الأمراض واستجابة الخلايا للعلاجات. العمل، الذي قاده البروفيسور كيفن تسيا، جرى ضمن دراسة حديثة تعتمد على التعلم غير الخاضع للإشراف للسماح للنظام باكتشاف الأنماط داخل الصور دون حاجة إلى تصنيف يدوي مسبق. وتُعد هذه الأداة جبهة جديدة في مسعى تقليل الاعتماد على ما يعرف بالصندوق الأسود في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبي، عبر ربط قرارات النظام بسمات مرئية يمكن تفسيرها وفهمها من قبل الباحثين.
تدمج MorphoGenie بين تعلم تمثيلات قابلة للفصل وتوليد إعادة بناء عالية الدقة للصور، ما يسمح بتفسير قرارات النموذج من خلال ربطها بخصائص قابلة للقياس مثل الحجم والشكل وتوزيع الكتلة والملمس الداخلي للخلايا. أظهرت التجارب أن النظام يستطيع التمييز بين أنواع فرعية رئيسية من خلايا سرطان الرئة، ورصد التغيرات الشكلية التي تُحدثها بعض الأدوية، إضافة إلى متابعة عمليات بيولوجية دينامية مثل تقدم دورة الخلية والتحول الظهاري الميزنشيمي، وهو مسار يرتبط بتطور الأمراض وانتشار السرطان. كما يمكن للنظام التعامل مع أنواع مختلفة من صور المجاهر، بما في ذلك التصوير الفلوري والتصوير الطوري الكمي، ما يجعل تطبيقه أكثر سهولة في مختبرات متعددة ويقلل الحاجة إلى استخراج السمات يدوياً، وهو عمل غالباً ما يكون مرهقاً ومعرضاً للتحيز البشري.
لم تتضمن النصوص المعلنة تصريحات من الباحثين حول MorphoGenie، وتركزت الرسالة الأساسية على إمكانات الأداة في تعزيز الشفافية في التحليل الخلوي وتوسيع استخدامها في بيئات بحثية مختلفة.
