Ứng dụng AI trong phân tích tế bào

Công nghệ đơn bào cho phép nghiên cứu từng tế bào riêng lẻ trong mô, giúp xác định chức năng cụ thể của từng loại tế bào. Phương pháp này có thể so sánh tế bào bình thường với tế bào bị ảnh hưởng bởi hút thuốc, ung thư phổi hoặc COVID-19. Tuy nhiên, việc phân tích ngày càng tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi các phương pháp máy học để giải mã và áp dụng kết quả vào nhiều lĩnh vực khác.

Học tự giám sát: Cách tiếp cận mới

Nhóm nghiên cứu do Giáo sư Fabian Theis tại Đại học Kỹ thuật Munich (TUM) dẫn đầu đã đánh giá tính hiệu quả của học tự giám sát trong phân tích dữ liệu lớn. Kết quả được công bố trên Nature Machine Intelligence.

Khác với các phương pháp học máy truyền thống, học tự giám sát không cần dữ liệu được gán nhãn trước. Điều này giúp xử lý dữ liệu lớn một cách linh hoạt và chính xác hơn. Hai phương pháp chính được sử dụng là:

Masked learning: Một phần dữ liệu bị ẩn và mô hình được huấn luyện để tái tạo phần bị thiếu.

Contrastive learning: Mô hình học cách nhóm dữ liệu tương đồng và phân tách dữ liệu khác biệt.

Nhóm nghiên cứu đã áp dụng cả hai phương pháp để phân tích hơn 20 triệu tế bào và so sánh với các phương pháp học máy truyền thống.

Triển vọng phát triển tế bào ảo

Nghiên cứu cho thấy học tự giám sát đặc biệt hiệu quả trong các bài toán chuyển giao tri thức, giúp phân tích tập dữ liệu nhỏ dựa trên hiểu biết từ tập dữ liệu lớn hơn. Ngoài ra, khả năng dự đoán tế bào không cần huấn luyện trước (zero-shot prediction) cũng mang lại nhiều hứa hẹn.

So sánh giữa hai phương pháp cho thấy masked learning phù hợp hơn với các bộ dữ liệu đơn bào lớn. Dữ liệu thu được từ nghiên cứu đang hỗ trợ phát triển tế bào ảo – mô hình máy tính mô phỏng sự đa dạng của tế bào trong các tập dữ liệu khác nhau. Những mô hình này có tiềm năng lớn trong việc nghiên cứu các thay đổi tế bào do bệnh lý gây ra.

Nghiên cứu mở ra hướng đi mới cho AI trong y sinh, giúp cải thiện khả năng phân tích tế bào và phát triển phương pháp chẩn đoán chính xác hơn trong tương lai.