Universität Zürich: Neuer Algorithmus schlägt bei Virusinfektion Alarm

Ein von Forschenden der Uni Zürich künstliches neuronales Netzwerk identifiziert Adeno- und Herpes-Infektionen im Voraus.

, 21. Juni 2021 um 07:51
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Infizieren Viren eine Zelle, führt dies zu Veränderungen des Zellkerns, die mittels Fluoreszenzmikroskopie visualisiert werden können. Forschende der Universität Zürich (UZH) haben nun ein künstliches neuronales Netzwerk mit derartigen Bildern so trainiert, dass der Algorithmus zuverlässig diejenigen Zellen erkennt, die von Adeno- oder Herpesviren befallen sind. 
Die Forschungsgruppe von Urs Greber, Professor am Institut für Molekulare Biologie der UZH, zeigt erstmals, dass ein maschinell lernender Algorithmus jene Zellen, die mit Herpes- oder Adenoviren infiziert sind, allein anhand der Fluoreszenz des Zellkerns erkennen kann.

Adeno- und Herpesviren

Adenoviren können beim Menschen die Zellen der Atemwege befallen, Herpesviren jene der Haut und des Nervensystems. Beide können dauerhafte, persistente Infektionen verursachen, die nur unvollständig vom Abwehrsystem kontrolliert werden und über Jahre Viruspartikel produzieren. Dies kann zu plötzlichen, heftigen Infektionen führen. Die Folgen: schwerwiegende akute Erkrankungen der Lunge oder des Nervensystems.

Neue Medikamente als Ziel

Die Studienautoren sind überzeugt, dass ihre Entwicklung vielseitig anwendbar sei – etwa für Vorhersagen, wie menschliche Zellen auf andere Viren oder Mikroorganismen reagieren. «Das Verfahren eröffnet neue Wege, um Infektionen besser zu verstehen und um neue Wirkstoffe gegen Krankheitserreger wie Viren oder Bakterien zu entdecken», sagt Greber laut einer Mitteilung.
«Unsere Methode identifiziert nicht nur zuverlässig virusinfizierte Zellen, sondern erkennt mit hoher Genauigkeit auch virulente Infektionen im Voraus», erklärt Greber. Der Algorithmus identifiziert auch akute, schwere Infektionen mit einer Genauigkeit von 95 Prozent und bereits bis zu 24 Stunden im Voraus. 
Vardan Andriasyan, Artur Yakimovich, Anthony Petkidis, Fanny Georgi, Robert Witte, Daniel Puntener & Urs F. Greber. «Microscopy deep learning predicts virus infections and reveals mechanics of lytic infected cells», in. «iScience». 25 June 2021.
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