ConvexGating, akış sitometrisinde hücre ayırma stratejilerini yapay zekâyla otomatik ve yorumlanabilir biçimde öğreniyor. Yöntem, CD8+ alt tipleri ve yağ dokusu progenitör hücrelerinde deneysel olarak doğrulanırken, Cytometry by Time of Flight ve Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing verilerine de aktarılabildi.
Neden önemli
Çalışmanın önemi, akış sitometrisinde hücrelerin hangi ölçütlerle ayrılacağına ilişkin kapılama sürecini yalnızca otomatikleştirmesi değil, bu süreci yorumlanabilir hale getirmesinde yatıyor. Bu özellik, özellikle CD8+ alt tipleri ve yağ dokusu progenitör hücreleri gibi farklı örneklerde elde edilen stratejilerin nasıl oluşturulduğunu değerlendirmeyi mümkün kılıyor. Yöntemin deneysel olarak doğrulanması, yaklaşımın yalnızca hesaplama düzeyinde kalmadığını gösterirken, farklı tek hücreli veri türlerine aktarılması kullanım alanının tek bir ölçüm platformuyla sınırlı olmadığını ortaya koyuyor. Bununla birlikte, farklı veri türlerine uyarlanabilmesi, her platformda aynı sonuçların ve yorumlama kolaylığının sağlanıp sağlanmadığı sorusunu açık bırakıyor.