Konferencja COPM2023
Dnia 26 kwietnia 2023 roku odbyła się konferencja Computational Oncology and Personalized Medicine COPM2023: CROSSING BORDERS, CONNECTING SCIENCE, pod patronatem Jego Magnificencji Rektora Politechniki Śląskiej. Wydarzenie miało charakter międzynarodowy i odbyło się w formie zdalnej. Uczestnicy mieli przyjemność wysłuchać dwóch wykładów specjalnych. Jednym z gości był dr Simon Bouffler, który omówił istotny temat ochrony radiologicznej w trakcie wystąpienie zatytułowanego: Can and should radiological protection be individualised? Drugi, specjalny wykład, wygłosił dr Jack Tuszynski omawiając bardzo ciekawy referat: Targeting cancer cells’ DNA repair mechanisms: from in silico predictions to in vitro validation.
Na konferencji czynny udział brali również naukowcy i doktoranci z Katedry Inżynierii i Analizy Eksploracyjnej Danych. Swoimi wystąpieniami konferencję wzbogacili: dr inż. Joanna Żyła, mgr inż. Tomasz Strzoda, mgr inż. Katarzyna Sieradzka, mgr inż. Aleksandra Suwalska oraz mgr inż. Marek Socha.
Dr inż. Joanna Żyła przedstawiła referat na temat integracji wyników klasyfikatorów. Przedstawiona praca zawierała wyniki klasyfikacji poprzez sieć neuronową dla cech radiomicznych oraz regresję logistyczną dla cech metabolomicznych dla rozpoznania nowotworu płuc. Wyniki tych klasyfikatorów zostały zintegrowane wykorzystując statystyczną integrację, a wyniki końcowe przewyższały indywidualne detekcje klasyfikatorów.
Mgr inż. Tomasz Strzoda wygłosił referat dotyczący zastąpienia klasycznego rozwiązania bioinformatycznego (mapowania) technikami znanymi z NLP (Natural Language Processing). Całość bazowała na modelu uczenia maszynowego i sekwencjach RNA. W badaniach rozważono wpływ kodowanej długości sekwencji na ostateczną skuteczność modelu.
Mgr inż. Katarzyna Sieradzka omówiła problematykę rozpoznawania subpopulacji białych krwinek dla danych pochodzących z eksperymentów sekwencjonowania RNA pojedynczej komórki. Kluczowym aspektem pracy było wykorzystanie technik filtracji cech oraz ogólnodostępnego narzędzia klasteryzacji HDBSCAN. Na podstawie wyznaczonych klastrów obserwacji i informacji o genach markerowych podtypów białych krwinek możliwa była bardzo efektowna identyfikacja subpopulacji komórkowych, co zostało zweryfikowane z wykorzystaniem technik uczenia nienadzorowanego. Zaproponowane podejście umożliwiło wykrycie również bardzo rzadkich podtypów białych krwinek.
Mgr inż. Aleksandra Suwalska opowiedziała o nowatorskim podejściu do identyfikacji typów komórek na podstawie danych z wielkowymiarowej cytometrii masowej. Podejście oparte na klastrowaniu dzielącym, łączy PARC z algorytmem k-średnich w rozszerzonej przestrzeni cech utworzonej za pomocą dekompozycji wartości wyrażeń znaczników Gaussian Mixture Model. Metodę zastosowano do zbioru danych o gruźlicy, który składa się z ponad 10 milionów obserwacji, co daje 27 subpopulacji komórek, w tym rzadkich.
Mgr inż. Marek Socha w wystąpieniu poruszył istotny temat dotyczący analizy obrazów tomografii komputerowej. Obrazy tomografii komputerowej, pomimo standaryzacji za pomocą jednostek Hounsfielda, mogą się od siebie różnić - wynika to z przyjętej przez placówki metodologii skanowania pacjenta oraz modelu skanera. Różnice uwidaczniają się poprzez niewielkie przesunięcia wartości intensywności poziomów szarości, często niezauważalne dla radiologa, ale mające poważny wpływ na decyzję systemów AI. Wygłaszając referat, mag inż. Marek Socha zaproponował metodę normalizacji wartości intensywności wokseli w populacji tomografii komputerowej. Metoda ta polega na próbie linearyzacji poszczególnych pików wartości natężenia wokseli na histogramie, względem utworzonego odniesienia.
Konferencja COPM 2023 to nie tylko bardzo wartościowe pod względem naukowym wydarzenie. Dzięki niej, możliwe jest spotkanie się wielu naukowców wymieniających swoje poglądy i dzielących się ogromnym doświadczeniem w zakresie onkologii obliczeniowej i medycyny personalizowanej. Pozwala to na ciągły rozwój naukowców oraz studentów rozpoczynających swoją naukową ścieżkę.
