Ali Ertürk — наш ученый-пионер, анализирующий прозрачные ткани искусственным интеллектом и считающий мечты полезными для науки

Некоторые исследователи называют его планы «слишком далекими» , другие используют менее вежливые определения, говорит Ali Ertürk. Он может жестко критиковать себя, но одновременно называет себя работающим во многих областях, включая нейронауку, нанотехнологии, передовую инженерию и глубокое обучение, «мечтателем» . Исследователь Мюнхенского университета Людвига Максимилиана Ertürk говорит: «До сих пор было увлекательно, и становится все интереснее» . Ali Ertürk руководит новым институтом тканевой инженерии и регенеративной медицины в Центре Гельмгольца под Мюнхеном. Его лаборатория из представителей 15 национальностей, всего 20 человек, включает специалистов информатики, нейронаук, химии, инженерии и микроскопии. Его вдохновляет книга историка Yuval Noah Harari Homo Deus: Краткая история завтрашнего дня о том, как человечество проектирует себя для 22-го века и усиливает научный прогресс объединением опыта разных областей. «Это определенно происходит в биологии плюс глубоком обучении» , — говорит Ertürk.

Работы Ali Ertürk

В 2006 году Ertürk начал то, над чем немецкий анатом-пионер Werner Spalteholz работал за век до него, — очистку тканей (превращение в прозрачные) . Для раскрытия возможностей очистки и изучения подробной структуры мозга он использовал флуоресцентную микроскопию и метки GFP. Команда полностью очистила мышь и визуализировала лазерным сканирующим микроскопом, чтобы опухоль и метастазы исследовать на уровне отдельных клеток.

Нижеможно посмотреть разработанную Ali Ertürk и командой технологию, позволяющую выявить даже мельчайшие метастазы по всему телу мыши, — DeepMACT — основанную на глубоком обучении (многослойных искусственных нейронных сетях), и исследования этой технологии видеообзор : (доступны турецкие субтитры).

До сих пор во многих исследованиях ткани и органы визуализировали в 2 измерениях, тогда как 3-мерная визуализация, хотя методологически весьма сложна, дает гораздо более подробную и ценную информацию.

Целая мышь дает набор четырех терабайт данных из 100.000 изображений, слишком большой для точного ручного анализа за разумное время. Поскольку на периферии ткани свет ярче, стандартный пороговый подход рискует потерять данные внутренних частей. Лабораториям очистки тканей нужно использовать искусственный интеллект — глубокое обучение — для анализа, говорит Ertürk, «иначе область не продвинется далеко».

Новая часть лаборатории Ali Ertürk — VesSAP: Vessel Segmentation & Analysis Pipeline

VesSAP (сегментация сосудов и аналитический конвейер). Команда очистила все сосуды мозга разных типов мышей, включая мелкие капилляры. Данные сопоставили с Allen Mouse Brain Atlas.

VesSAP использует сеть машинного обучения из пяти сверточных слоев. Чтобы избежать необходимости большого обучающего набора, применили «перенос обучения»: создавали синтетические наборы и уточняли их реальными данными. Сеть достигла «точности человеческого уровня» , — говорит Ertürk. «Это путь работы с настолько большими данными» , — говорит он. Команда хотела избежать многослойной сети с миллионами параметров, такой как U-Net. Собственными алгоритмами с меньшим числом параметров она достигла точности, сходной с U-Net. «Но наши алгоритмы примерно в 25–50 раз быстрее» , — говорит он. Благодаря этому новый аналитический конвейер может работать на обычных компьютерах. Пользователи могут скачать весь конвейер или модули. «Берите все, что хотите получить» , — говорит он. Есть сосудистая система в 3D, алгоритмы, документация и примеры. Команда разработала сочетание химических красителей для визуализации и крупных, и мелких сосудов. Теперь адаптирует конвейер для анализа сосудов очищенной человеческой почки. «Думаю, это прекрасно, ведь человеческая почка — невероятная структура» , — говорит Ertürk. «Мы не знаем, как она организована в таких подробностях». Для человеческих органов пришлось изменить химию и настройку микроскопа для сканирования всей почки. Карты 3D — часть более широкого плана, подобно чертежу, необходимому архитектору для небоскреба.

Кто такой Ali Ertürk? Образование

Ertürk вырос в Турции. Окончил бакалавриат молекулярной биологии и генетики Университета Билькент в Анкаре. Во время учебы прошел две летние стажировки в нейробиологических лабораториях США — Yale Medicine и Harvard Medicine. До этого не работал в исследовательской лаборатории, не выезжал из Турции и не летал самолетом. «Для меня это было очень важно» , — говорит он. Для докторского исследования нейронаук он отправился в Институт нейробиологии Макса Планка, где работал с визуализацией и очисткой тканей. Он фотографировал, соединяя реальный и микроскопический миры. «Я люблю фотографировать, особенно ночью». Он также проводит время с семьей, включая новорожденного ребенка. Любит аудиокниги, приобретает 70-80 книг в год.

«До сих пор было увлекательно, и становится все интереснее».

Ertürk наставник и генеральный директор Helmholtz Munich Matthias Tschöp сказал, что они намерены, объединив инженерию нового поколения и AI (искусственный интеллект), биомедицину преобразовать. «С опытом системной биомедицины, визуализации высокого разрешения и искусственного интеллекта Ali Ertürk воплощает “гибридного” ученого, необходимого сегодня для борьбы с растущими угрозами здоровью общества» , — говорит он. Помимо научных достижений, «У Ali заразительно творческий ум». Это синтетически мыслящий человек с впечатляющими талантами успешного художника и фотографа. Tschöp сказал: «Мы очень рады, что он решил присоединиться к нашей команде как один из директоров институтов» .

Ertürk прошел постдокторскую стажировку в Genentech. Культуру объединения исследований и практики он надеется перенести в новый институт. Он полюбил район залива Сан-Франциско, а распространенный предпринимательский дух дал уверенность исследовать инженерию и глубокое обучение. Когда ему говорят, что что-то не получится, он отвечает: «Я не знаю, но найду решение — таково мое отношение» .