Genedata erleichtert Zellanalyse

14. September 2017 12:55

Basel - Das Basler Unternehmen Genedata hat eine neue Lösung lanciert, mit welcher die Identifizierung von Substanzen, welche den Phänotyp einer Zelle verändern können, erleichtert wird. Dazu setzt Genedata eine Methode des maschinellen Lernens ein.

Die neue Bildanalyse von Genedata ist im Rahmen des Early Access Program to Deep Learning for High Content Screening (HCS) des Basler Unternehmens entwickelt worden. Beim HCS werden Substanzen wie Moleküle identifiziert, welche den Phänotyp einer Zelle verändern können. Die Methode kommt in der Medikamentenentwicklung zur Anwendung. Mit der neuen Bildanalyse wird eine grosse Anzahl von mikroskopischen Bildern automatisch untersucht, wie Genedata in einer Medienmitteilung erläutert. Dadurch könne die dafür von pharmazeutischen Forschungseinrichtungen benötigte Bearbeitungszeit um die Hälfte reduziert werden.

Das Basler Unternehmen setzt dazu das sogenannte Deep Learning ein, eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze (Convolutional Neural Networks/CNN) verwendet. „Durch Deep-Learning-CNNs können wir die Klassifizierungszeit im Vergleich zu klassischen Methoden deutlich reduzieren, während wir Ergebnisse erhalten, deren Qualität denen von menschlichen Experten entspricht“, zitiert Genedata Oliver Dürr, Experte für Deep Learning an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW).

Der dabei genutzte Algorithmus vergleicht die Unterschiede der verschiedenen Bilder, um so eine Veränderung des Phänotyps feststellen zu können. Durch die Methode wird nicht nur die Analysezeit deutlich reduziert. Zudem kann sie auch von Wissenschaftlern durchgeführt werden, die nicht auf die Analyse von mikroskopischen Bildern spezialisiert sind. So können der finanzielle und zeitliche Aufwand weiter reduziert werden. jh

Aktuelles im Firmenwiki