Razumevanje funkcije i bolesti srca, kao i testiranje novih lekova za srčana oboljenja, dugo je bio složen i dugotrajan zadatak. Obećavajući način za proučavanje bolesti i testiranje novih lekova je korišćenje ćelijskih i projektovanih modela tkiva u posudi, ali postojeće metode za proučavanje kontrakcije srčanih ćelija i rukovanja kalcijumom zahtevaju dosta ručnog rada, skloni su greškama i zahtevaju skupe specijalizovane oprema.
Jasno je da postoji kritična medicinska potreba za efikasnijim, preciznijim i pristupačnijim načinom proučavanja funkcije srca, koristeći metodologiju zasnovanu na veštačkoj inteligenciji (AI) i mašinskom učenju.
Istraživači iz Columbia Engineeringa predstavili su novi alat koji se direktno bavi ovim izazovima. BeatProfiler je sveobuhvatan softver koji automatizuje analizu funkcije srčanih ćelija iz video podataka i prvi je sistem koji integriše analizu različitih indikatora funkcije srca, kao što su kontraktilnost, rukovanje kalcijumom i izlaz sile u jedan alat, značajno ubrzavajući proces i smanjenje šanse za greške.
BeatProfiler je omogućio istraživačima ne samo da razlikuju različite bolesti i nivoe njihove težine, već i da brzo i objektivno testiraju lekove koji utiču na funkciju srca.
Studija je objavljena u IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.
„Ovo je zaista transformativno sredstvo“, rekla je vođa projekta Gordana Vunjak-Novaković, univerzitetski profesor i profesor biomedicinskog inženjerstva, medicinskih nauka i stomatološke medicine u Fondaciji Mikati na Kolumbiji. „Brz je, sveobuhvatan, automatizovan i kompatibilan sa širokim spektrom računarskih platformi, tako da je lako dostupan istraživačima i kliničarima.“
Tim, koji je uključivao Berija Fajna, docenta medicine (na kardiologiji) na Medicinskom centru Irving Univerziteta Kolumbija, odlučio je da ne podnosi patentnu prijavu, već umesto toga nudi AI softver kao otvoreni kod, tako da se može direktno koristiti – besplatno — u bilo kojoj laboratoriji.
Oni veruju da je ovo važno za širenje rezultata njihovog istraživanja, kao i za dobijanje povratnih informacija od korisnika u akademskim, kliničkim i komercijalnim laboratorijama koje mogu pomoći timu da dodatno usavrši softver.
Ovaj projekat je, kao i veći deo Vunjak-Novakovićevog istraživanja, vođen kliničkom potrebom da se bolesti srca brže i preciznije dijagnostikuju. Ovo je bio projekat koji je nastajao nekoliko godina, kome je tim dodavao različite karakteristike deo po deo. Dok je sveobuhvatna potreba bila da se razvije alatka koja bi mogla bolje da obuhvati funkciju srčanih modela koje je tim gradio za proučavanje srčanih bolesti i procenu efikasnosti potencijalnih terapeutika, istraživači su imali hitnu potrebu da brzo i precizno procene funkciju njihove kardijalne modele u realnom vremenu.
Kako je laboratorija stvarala sve više srčanih tkiva kroz inovacije kao što su milliPillar i multiorganski modeli tkiva, povećane sposobnosti tkiva zahtevale su od istraživača da razviju metod za brže kvantifikovanje funkcije kardiomiocita (ćelija srčanog mišića) i tkiva kako bi se omogućilo studije koje istražuju genetske kardiomiopatije, kosmičko zračenje, imunski posredovane upale i otkriće lekova.
U poslednjih godinu i po dana, glavni autor Ioungbin Kim i njegovi koautori razvili su grafički korisnički interfejs (GUI) na vrhu koda, tako da biomedicinski istraživači bez stručnosti u kodiranju mogu lako analizirati podatke sa samo nekoliko klikova.
Ovo je okupilo stručnjake za razvoj softvera (za razvoj GUI), mašinsko učenje (za razvoj tehnologije kompjuterskog vida i klasifikatora bolesti/lekova), obradu signala (za obradu kontraktilnih i kalcijumovih signala), inženjering (prevođenje otklona stuba na kardijalnoj platformi u mehanička sila) i korisničko iskustvo članova laboratorije (da daju povratne informacije za poboljšanja u interfejsu).
Studija je pokazala da BeatProfiler može precizno analizirati funkciju kardiomiocita, nadmašujući postojeće alate tako što je brži — do 50 puta u nekim slučajevima — i pouzdaniji. Otkrio je suptilne promene u projektovanom odgovoru na snagu toplotnog tkiva koje bi drugi alati mogli propustiti.
„Ovaj nivo brzine i svestranosti analize je bez presedana u kardiološkim istraživanjima“, rekao je Kim, dr. kandidat u Vunjak-Novakovićevoj laboratoriji na Columbia Engineering. „Koristeći mašinsko učenje, funkcionalna merenja koje je analizirao BeatProfiler pomogla su nam da razlikujemo obolele i zdrave srčane ćelije sa visokom preciznošću, pa čak i da klasifikujemo različite lekove za srce na osnovu toga kako utiču na srce.
Tim radi na proširenju BeatProfiler-ovih mogućnosti za nove primene u istraživanju srca, uključujući čitav spektar bolesti koje utiču na pumpanje srca i razvoj lekova. Da bi se osiguralo da se BeatProfiler može primeniti na širok spektar istraživačkih pitanja, oni testiraju i potvrđuju njegove performanse na dodatnim in vitro srčanim modelima, uključujući različite projektovane modele srčanog tkiva.
Oni takođe usavršavaju svoj algoritam mašinskog učenja kako bi proširili i generalizovali njegovu upotrebu na razne bolesti srca i klasifikaciju efekata lekova. Dugoročni cilj je da se BeatProfiler prilagodi farmaceutskim postavkama kako bi se ubrzalo testiranje stotina hiljada lekova kandidata odjednom.
