Versuchen Sie, zwei eineiige Zwillinge anhand ihrer Fingerabdrücke zu unterscheiden. Kompliziert, oder? Es handelt sich um dasselbe Hindernis, auf das Wissenschaftler stoßen, wenn sie versuchen, die winzigen Staubkörner von Tannen, Lärchen und Kiefern zu unterscheiden. Sie sehen zwar identisch aus, haben jedoch eine sehr unterschiedliche allergene Wirkung. Ein Problem, das zumindest bis heute unüberwindbar schien.
Ein Team amerikanischer Forscher hat ein bahnbrechendes System künstlicher Intelligenz entwickelt, das endlich artspezifische Allergene genau identifizieren kann – eine Unterscheidung, die Millionen von Menschen, die unter saisonalen Allergien leiden, Linderung verschaffen könnte.
Die mikroskopische Herausforderung durch Allergene
Das Betrachten von Pollenkörnern von Nadelbäumen unter dem Mikroskop ist wie der Versuch, einen Sandhaufen zu betrachten und einzelne Körner zu unterscheiden. Selbst bei den modernsten optischen Instrumenten sind die Unterschiede minimal und für das menschliche Auge praktisch unsichtbar. Dennoch sind diese winzigen Partikel während der Pollensaison für Tränen, Niesen und Atembeschwerden bei Millionen von Menschen verantwortlich.
Behnaz Balmaki, ein Assistenzprofessor für Biologie an der University of Texas in Arlington, leitete ein Team, das diese Herausforderung mit einem völlig neuen Ansatz anging. Zusammen mit Masoud Rostami der Data Science Division, hat bahnbrechende Studie in der Zeitschrift veröffentlicht Grenzen bei Big Data. Das von ihnen entwickelte künstliche Intelligenzsystem ist in der Lage, subtile Unterschiede zwischen Fichten-, Kiefern- und Lärchenpollen mit überraschender Genauigkeit zu erkennen.
Mit detaillierteren Daten darüber, welche Baumarten die meisten Allergien auslösen und wann sie Pollen freisetzen, können Stadtplaner fundiertere Entscheidungen darüber treffen, was wo gepflanzt werden soll.
Mehr als Allergien: Eine Fundgrube an Informationen
Bei der Pollenanalyse geht es nicht nur um Allergene und das menschliche Wohlbefinden. Diese winzigen Körner erzählen uralte Geschichten, sind in Seeablagerungen und Torfmooren konserviert und liefern detaillierte Aufzeichnungen vergangener Pflanzengemeinschaften. Die Verbreitung von Pflanzen hängt eng mit Umweltfaktoren wie Temperatur, Niederschlag und Luftfeuchtigkeit zusammen.
Die neun von den Forschern getesteten KI-Modelle identifizieren nicht nur die in Pollen vorhandenen Allergene genau, sondern öffnen auch die Tür zu einer groß angelegten Umweltüberwachung. Landwirte könnten diese Informationen nutzen, um langfristige Umwelttrends zu verfolgen, die sich auf die Vitalität der Pflanzen, die Bodenbeschaffenheit oder regionale Klimamuster auswirken.
Besonders beeindruckt bin ich von den Auswirkungen auf den Schutz der Tierwelt und der Bestäuber. Viele Tiere, darunter auch Insekten wie Bienen und Schmetterlinge, sind als Nahrungs- und Lebensraum auf bestimmte Pflanzen angewiesen. Indem wir feststellen, welche Pflanzenarten in einem Gebiet vorhanden sind oder zurückgehen, können wir besser verstehen, wie sich diese Veränderungen auf die gesamte Nahrungskette auswirken. Und vielleicht Plan B (Bienenfütterung) vermeiden mit synthetischen Lebensmitteln).
Die Zukunft der Allergendiagnostik
Die Forscher untersuchten historische Exemplare von Tannen, Lärchen und Kiefern aus dem Bestand des Naturhistorischen Museums der University of Nevada. Die Technologie hat ein beeindruckendes Potenzial bewiesen und übertrifft herkömmliche Methoden hinsichtlich Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Balmaki und seine Mitarbeiter planen bereits, ihre Forschung auf ein breiteres Spektrum an Pflanzenarten auszuweiten. Ziel ist die Entwicklung eines umfassenden Pollenidentifizierungssystems, das auf verschiedene Regionen der Vereinigten Staaten anwendbar ist, um besser zu verstehen, wie sich Pflanzengemeinschaften als Reaktion auf extreme Wetterereignisse verändern können.
Wie die Forscherin selbst betonte, handelt es sich hierbei nicht nur um eine Frage von Maschinen: Es handelt sich um eine Zusammenarbeit zwischen Technologie und Wissenschaft, bei der künstliche Intelligenz die menschliche Arbeit verbessert, aber nicht ersetzt. Eine Lektion, die auch auf viele andere Bereiche der modernen Forschung zutrifft.
