Künstliche Intelligenz vergleicht Einzelzellen mit einem Referenzatlas

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München – Ein Wissenschaftlerteam des Helmholtz Zentrums und der Technischen Universität München (TUM) haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der die Zellen kranker Personen mit einem Referenz­atlas gesunder Zellen vergleicht. „In der Praxis können Ärzte damit kranke Zellen genau identifizieren. Dies ist ein großer Vorteil für die personalisierte Medizin“, berichten die Wissenschaftler. Ihre Arbeit ist im Fachmagazin Nature Biotechnology erschienen (2021; DOI: 10.1038/s41587-021-01001-7).

Der Human Cell Atlas ist der weltweit größte, kontinuierlich wachsende Einzelzellreferenzatlas. Er enthält Referenzen von Millionen von Zellen aus verschiedenen Geweben, Organen und Entwicklungs­stadien. Diese Referenzen sollen helfen, die Einflüsse von Alterung, Umwelt und Krankheit auf eine Zelle zu verstehen und letztlich Patienten besser zu behandeln.

Der neue Algorithmus namens „scArches“ vergleicht neue Datensätze aus der Einzelzellgenomik mit bestehenden Referenzen. „So wahrt der Algorithmus die Privatsphäre und Anonymität der Patienten. Dies macht auch das Kommentieren und Interpretieren neuer Datensätze sehr einfach und demokra­tisiert die Nutzung von Referenzatlanten enorm“, erläutert Mohammad Lotfollahi die Vorteile des Algorithmus. Lotfollahi ist Teamleiter im Labor von Fabian Theis am Helmholtz Zentrum München und Doktorand an der School of Life Sciences der Technischen Universität München.

Die Arbeitsgruppe hat den Algorithmus bereits in der Forschung zu COVID-19 eingesetzt. Der Algo­rithmus war in der Lage, kranke Zellen von gesunden zu unterscheiden und ermöglichte es den Forschenden, sowohl bei leichten als auch schweren COVID-19-Fällen die betroffenen Zellen genau zu identifizieren.

Biologische Variationen zwischen den Patienten hatten keinen Einfluss auf die Qualität der Kartierung. „In Zukunft wollen wir Zellreferenzen genauso einfach nutzen, wie wir es heute mit Genomreferenzen tun“, umreißt Theis das Ziel der Arbeit. Er ist Direktor des Instituts für Computational Biology am Helmholtz Zentrum München und Koordinator der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit. © hil/aerzteblatt.de