NVIDIA & Harvard: gemeinsame Arbeit an Genom-Forschungs-Toolkit

Die neue KI-gesteuerte Technologie ist in der Lage, ein vollständiges Genom in 30 Minuten zu sequenzieren.

von
Laura
Lovett

NVIDIA baut seine Position im Gesundheitswesen weiter aus und arbeitet gemeinsam mit der Harvard Universität an einem neuen KI-basierten Toolkit, das Forschern helfen soll, einen besseren Zugang zur DNA zu erhalten und mehr Erkenntnisse über diese zu gewinnen. Die Forscher sind außerdem in der Lage, eine komplette Genomanalyse in 30 Minuten durchzuführen.

Das neue Tool namens AtacWorks ist in der Lage, spezifische Sequenzierungsdaten zu identifizieren und Bereiche mit leicht zugänglicher DNA zu lokalisieren, d.h. funktionelle DNA, die nicht von Proteinen umgeben ist.

Laut NVIDIA „ziehen Zellen nur den Teil der genetischen Materials heraus, den sie benötigen, um zu funktionieren, wobei jeder Zelltyp - wie Leber-, Blut- oder Hautzellen – unterschiedliche Gene aktiviert.“ Zusätzlich werden DNA-Regionen, die eine bestimmte Funktion der Zelle steuern, leichter zugänglich gemacht.

AtacWorks arbeitet mit der ATAC-seq-Technologie, einer Technik zur Bestimmung der Zugänglichkeit der Genomchromation.

„ATAC-seq ist ein weit verbreitetes Verfahren zur Messung der genomweiten Zugänglichkeit von Chromatin. Seine Fähigkeit aktive regulatorische Regionen zu erfassen, kann jedoch von der Tiefe der Sequenzierungsabdeckung und dem Signal-Rausch-Verhältnis abhängen.“

„Wir möchten Ihnen an dieser Stelle AtacWorks vorstellen, ein Deep-Learning-Toolkit, mit dem die Sequenzierabdeckung entrauscht und regulatorische Höchstwerte mit Basenpaar-Auflösung aus ATAC-seq-Daten mit geringer Zellzahl, geringer Abdeckung oder geringer Qualität identifiziert werden können“, schreiben die Forscher in einer Studie über die Technologie, die in Nature veröffentlicht wurde.

„Von AtacWorks trainierte Modelle können Höchstwerte von Zelltypen erkennen, die in den Trainingsdaten nicht enthalten sind, und [die] über verschiedene Probenvorbereitungen und experimentelle Plattformen hinweg verallgemeinerbar sind.“

WOFÜR DIES GUT IST

NVIDIA hat sich bereits häufig mit der Zukunft der Genomik befasst. Mit dieser Entwicklung unterstreicht das Unternehmen seine Absicht, Tools in diesem Bereich zu entwickeln.

„Im Bereich der Genomik bahnen sich einige großartige Dinge an“, sagte Kimberly Powell, Vice President of Healthcare bei NVIDIA, gegenüber MobiHealthNews im Jahr 2019.

„Deep Learning in der Genomforschung folgt der gleichen Lernkurve wie Deep Learning insgesamt. Daher wird sich die Entwicklung in der Forschung auch im Rest der Welt ausbreiten. Ich denke, KI und Genomik werden ein Fokus sein, der sich weiterentwickelt – und eine echte Chance.“

DER ALLGEMEINE TREND

Im letzten Jahr hat NVIDIA eine Reihe von gesundheitsbezogenen Initiativen auf den Weg gebracht. Im September führte das Unternehmen seine automatisierte Spracherkennung und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache ein, mit deren Hilfe Informationen aus einer medizinischen Televisite für Patienten und Ärzte transkribiert und strukturiert werden können.

In jüngerer Zeit kündigte der Technologieriese an, einen Supercomputer für britische Gesundheitsforscher zu bauen.


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Dies ist eine Übersetzung eines englischsprachigen Artikels von Laura Lovett, erschienen auf MobiHealthNews.

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