Ali Ertürk — ჩვენი პიონერი მეცნიერი, რომელიც გამჭვირვალე ქსოვილს ხელოვნური ინტელექტით აანალიზებს და მეცნიერებისთვის ოცნებას სასარგებლოდ მიიჩნევს

ზოგი მკვლევარი მის გეგმებს „ძალიან შორეულს“ უწოდებს, სხვები ნაკლებად თავაზიან სიტყვებს იყენებენ, ამბობს Ali Ertürk. თავს მკაცრად აკრიტიკებს, თუმცა ნეირომეცნიერების, ნანოტექნოლოგიის, მოწინავე ინჟინერიისა და ღრმა სწავლების ჩათვლით მრავალ სფეროში მომუშავე „მეოცნებესაც“ უწოდებს. მიუნხენის Ludwig Maximilian-ის უნივერსიტეტის მკვლევარი Ertürk „აქამდე სახალისო იყო და სულ უფრო ამაღელვებელი ხდება“, ამბობს. Ali Ertürk მიუნხენთან Helmholtz-ის ცენტრში ქსოვილის ინჟინერიისა და რეგენერაციული მედიცინის ახალ ინსტიტუტს ხელმძღვანელობს. 15 ეროვნების 20-კაციან ლაბორატორიაში კომპიუტერული მეცნიერების, ნეირომეცნიერების, ქიმიის, ინჟინერიისა და მიკროსკოპიის სპეციალისტები არიან. შთაგონებას Yuval Noah Harari-ს Homo Deus: ხვალინდელი დღის მოკლე ისტორია წიგნიდან იღებს, რომელიც კაცობრიობის 22. საუკუნისთვის თვითდიზაინსა და სხვადასხვა სფეროს ცოდნის შეერთებით წინსვლის გაძლიერებას აღწერს. „ეს ნამდვილად ბიოლოგიასა და ღრმა სწავლებაში ხდება“, ამბობს Ertürk.

Ali Ertürk-ის კვლევები

2006 წელს მან გერმანელი პიონერი ანატომის Werner Spalteholz-ის საუკუნისწინანდელი ქსოვილების გასუფთავება (გამჭვირვალედ ქცევა) დაიწყო. ტვინის დეტალური სტრუქტურის დასანახად ფლუორესცენტული მიკროსკოპია და GFP ნიშნები გამოიყენა. გუნდმა მთელი თაგვი გაამჭვირვალა და ლაზერული სკანირების მიკროსკოპით გამოსახა, ასე რომ სიმსივნე და მეტასტაზები ერთი უჯრედის დონეზე შეისწავლეს.

ქვემოთAli Ertürk-ისა და გუნდის ახლად შექმნილი, თაგვის მთელ სხეულში უმცირესი მეტასტაზის გამომვლენი DeepMACT სახელწოდების ღრმა სწავლებაზე (მრავალშრიან ხელოვნურ ნეირონულ ქსელებზე) დაფუძნებული ტექნოლოგიის კვლევის ვიდეოშეჯამება შეგიძლიათ ნახოთ: (თურქული სუბტიტრები ხელმისაწვდომია)

ამ დრომდე მრავალ კვლევაში ქსოვილები და ორგანოები 2-განზომილებიანად გამოისახებოდა, ხოლო 3-განზომილებიანი გამოსახვა მეთოდოლოგიურად რთულია, თუმცა ბევრად დეტალურ და ღირებულ ინფორმაციას იძლევა.

მთელი თაგვი 100.000 გამოსახულების ოთხტერაბაიტიან მონაცემებს იძლევა, რომლებიც გონივრულ დროში ხელით ზუსტად ვერ გაანალიზდება. ქსოვილის გარეთ სინათლე უფრო კაშკაშაა და სტანდარტული ზღურბლოვანი მეთოდი შიდა მონაცემების დაკარგვას ქმნის. ამიტომ ლაბორატორიებს ღრმა სწავლების ხელოვნური ინტელექტი სჭირდებათ, ამბობს Ertürk, „სხვაგვარად სფერო დიდად ვერ წინ წავა“.

Ali Ertürk-ის ლაბორატორიის ახალი ნაწილი VesSAP: Vessel Segmentation & Analysis Pipeline

VesSAP (სისხლძარღვების სეგმენტაცია & ანალიზის ხაზი). გუნდმა სხვადასხვა თაგვის ტვინის ყველა სისხლძარღვი, უმცირესი კაპილარების ჩათვლით, გაამჭვირვალა. მონაცემები Allen Mouse Brain Atlas-ს შეუთავსეს.

VesSAP ხუთ კონვოლუციურ ფენიან მანქანური სწავლების ქსელს იყენებს. დიდი სასწავლო მონაცემების საჭიროების ასარიდებლად „ტრანსფერული სწავლება“ გამოიყენეს: სინთეზური მონაცემები შექმნეს და რეალურით დახვეწეს. ქსელმა „ადამიანის დონის სიზუსტეს“ მიაღწია, ამბობს Ertürk. „ასეთი დიდი მონაცემებისთვის ესაა გზა“, ამბობს. გუნდს მილიონობით პარამეტრიანი U-Net-ის მსგავსი მრავალშრიანი ქსელის არიდება სურდა. საკუთარი ალგორითმებითა და ნაკლები პარამეტრებით U-Net-ის მსგავსი სიზუსტე მიიღეს. „თუმცა ჩვენი ალგორითმები დაახლოებით 25-დან 50-ჯერ უფრო სწრაფია“, ამბობს. ეს ნიშნავს სტანდარტულ კომპიუტერებზე მუშაობას. მომხმარებელს მთელი ხაზის ან ცალკეული მოდულების ჩამოტვირთვა შეუძლია. „რაც გინდათ, შეგიძლიათ აიღოთ“, ამბობს. არის 3D სისხლძარღვები, ალგორითმები, დოკუმენტაცია და მაგალითები. გუნდმა დიდი და პატარა ძარღვების გამოსაჩენად ქიმიური შეღებვის კომბინაციაზე იმუშავა. ახლა ხაზს გამჭვირვალე ადამიანის თირკმლის სისხლძარღვების ანალიზისთვის ადაპტირებს. „მგონია, ძალიან ლამაზია, რადგან ადამიანის თირკმელი წარმოუდგენელი სტრუქტურაა“, ამბობს Ertürk. „ამ დეტალურ დონეზე მისი ორგანიზება არ ვიცით." ადამიანის ორგანოებისთვის ქიმიის შეცვლა და მთელი თირკმლის სკანირებისთვის მიკროსკოპის გამართვა მოუხდათ. 3D რუკები დიდი გეგმის ნაწილია, როგორც არქიტექტორს ცათამბჯენისთვის გეგმა სჭირდება.

ვინ არის Ali Ertürk? განათლება

Ertürk თურქეთში გაიზარდა. ბაკალავრი ანკარის Bilkent-ის მოლეკულურ ბიოლოგიასა და გენეტიკაში დაასრულა. სწავლებისას Yale-ისა და Harvard-ის სამედიცინო სკოლების აშშ-ის ნეირობიოლოგიის ლაბორატორიებში ორი ზაფხულის სტაჟირება გაიარა. მანამდე არც ლაბორატორიაში ყოფილა, არც თურქეთი დაუტოვებია და არც თვითმფრინავში მჯდარა. „ჩემთვის ძალიან მნიშვნელოვანი იყო“, ამბობს. ნეირომეცნიერების დოქტორანტურისთვის Max Planck-ის ნეირობიოლოგიის ინსტიტუტში წავიდა, სადაც გამოსახვასა და გამჭვირვალობაზე მუშაობდა. ფოტოებით რეალურ და მიკროსკოპულ სამყაროებს აერთიანებდა. „განსაკუთრებით ღამით გადაღება მიყვარს." ოჯახთან, ახალშობილის ჩათვლით, დროს ატარებს. აუდიოწიგნებიც უყვარს და წელიწადში 70-80 წიგნს იღებს.

„აქამდე სახალისო იყო და სულ უფრო ამაღელვებელი ხდება."

Ertürk-ის მენტორი და Helmholtz Munich-ის CEO Matthias Tschöp ამბობს, რომ „ახალი თაობის ინჟინერიისა“ და AI-ის შეერთებით ბიომედიცინის გარდაქმნა სურთ. „სისტემური ბიომედიცინის, მაღალი გარჩევადობის გამოსახვისა და ხელოვნური ინტელექტის ცოდნით Ali Ertürk განასახიერებს „ჰიბრიდულ“ მეცნიერს, რომელიც მზარდი ჯანდაცვის საფრთხეების წინააღმდეგ დღეს გვჭირდება“, ამბობს. სამეცნიერო წარმატების გარდა, „Ali-ს გადამდებად შემოქმედებითი გონება აქვს." იგი სინთეზურად მოაზროვნეა, წარმატებული მხატვრისა და ფოტოგრაფის შთამბეჭდავი უნარებით. Tschöp „ძალიან გვიხარია, რომ ერთ-ერთ ინსტიტუტის დირექტორად შემოგვიერთდა“, ამბობს.

Ertürk-მა პოსტდოქტორული სტიპენდია Genentech-ში დაასრულა. კვლევისა და გამოყენების გაერთიანების კულტურა ახალ ინსტიტუტშიც სურს. San Francisco Bay Area მოეწონა და მეწარმეობის სულმა ინჟინერიისა და ღრმა სწავლების კვლევის რწმენა მისცა. როცა ეუბნებიან, ვერ შეძლებო, „არ ვიცი, მაგრამ გამოსავალს ვიპოვი — ესაა ჩემი დამოკიდებულება“, პასუხობს.