01:54 2023-01-31
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Detectarea automată a celulelor individuale izolate folosind imagini la microscop și AI
_ Detectarea automată a celulelor unice izolate folosind imagini la microscop și AI
O echipă de cercetare, condusă de profesorul Moeto Nagai și formată din cercetători de la Departamentul de Inginerie Mecanică și Institutul de Cercetare Interdisciplinară de Inspirat Electronic (EIIRIS), Universitatea de Tehnologie Toyohashi, a folosit cu succes AI pentru a obține izolarea unei singure celule.
Metoda implică utilizarea microgodeurilor pentru a izola celulele individuale și apoi aplicarea învățării profunde imaginilor microscopice care conțin celule individuale în microgodeuri. Modelul de învățare automată pregătit de echipă face posibilă detectarea automată a celulelor individuale în imagini microscopice și reducerea efortului uman. Achiziția unui volum mare de date unicelulare permite cercetătorilor să investigheze eficient caracteristicile și funcțiile celulelor individuale, ceea ce poate duce la stabilirea de noi metode de tratament.
O celulă este cea mai de bază unitate de viata si elucidarea caracteristicilor celulelor pot contribui la o mai buna intelegere a celulelor bolnave si astfel la dezvoltarea de noi metode de tratament. A existat un interes din ce în ce mai mare pentru dezvoltarea metodelor de izolare a celulelor individuale pentru a studia funcțiile acestora. Cu toate acestea, izolarea fizică a celulelor individuale necesită instrumente de modelare a celulelor. În plus, deoarece detectarea celulelor individuale se bazează adesea pe ochi umani și clasificare, efortul uman a reprezentat un blocaj care a împiedicat achiziția de date.
Inițial, echipa de cercetare a dezvoltat o metodă de izolare și captare. celule individuale în microgodeuri cu diametrul de 30 μm formate într-un hidrogel modelat prin modelare optică. Hidrogelul cu micro-model oferă avantajele confortului și stabilității. Aceste structuri de microgodeuri au permis echipei de cercetare să izoleze cu succes celulele umane individuale dintr-o suspensie de celule. Deoarece hidrogelul este extrem de biocompatibil și poate rezista unui timp lung de incubare într-un mediu celular, a fost posibilă prelungirea perioadei de observare a comportamentului celulei.
În continuare, echipa de cercetare a clasificat celulele prinse în microgodeuri de 30 μm. diametrul în ceea ce privește prezența sau absența celulelor individuale și a folosit imaginile ca date de antrenament pentru a efectua învățarea profundă. Modelul de detectare a obiectelor rezultat din învățare ar putea fi apoi utilizat pentru a detecta prezența celulelor individuale pe baza imaginilor de intrare. Acest lucru a făcut posibilă prezicerea prezenței celulelor individuale cu o precizie medie medie (mAP) de 0,989 (cu cât mai mare, cu atât mai bine) și un timp mediu de inferență de 0,06 secunde (cu cât este mai scurt, cu atât mai bine). Acest algoritm oferă o precizie ridicată de detecție, reducând în același timp timpul de experiment, ceea ce duce la îmbunătățirea analizei cu o singură celulă cu un randament ridicat.
La început, echipa de cercetare a folosit imagini de microscopie cu câmp luminos ca seturi de date de intrare, care sunt utilizate în mod obișnuit. pentru observarea celulelor individuale, dar deoarece aceste imagini nu au oferit un contrast ridicat, au existat limite pentru îmbunătățirea capacității de detectare. Performanța a stagnat la o mAP de 0,801 și un timp mediu de inferență de 0,09 secunde.
Echipa a trecut apoi la celule colorate cu coloranți fluorescenți și la utilizarea imaginilor de microscopie cu fluorescență ca seturi de date de intrare, ceea ce le-a permis să obțină convergență la o mAP de 0,989 după 1.200 de epoci de pregătire. Acest lucru indică faptul că pregătirea seturilor de date de intrare cu contrast ridicat, care facilitează detectarea prezenței celulelor oamenilor, este importantă și pentru utilizarea AI.
Liderul echipei de cercetare, Moeto Nagai, explică: „Am vrut să aplicăm IA la detectarea celulelor unice. Deoarece făcusem în mare parte cercetări bazate pe experimente, utilizarea datelor experimentale pentru cercetarea AI mi s-a părut că Cu toate acestea, participarea studentului absolvent Tanmay Debnath, autorul principal al studiului nostru, care are experiență în cercetarea și dezvoltarea tehnologiei AI, a însemnat că am putea folosi rapid AI și, în cele din urmă, a condus la succesul dezvoltarea noastră.”
Izolarea și detectarea unicelulare dezvoltate de această cercetare pot fi, de asemenea, utilizate pentru a monitoriza automat activitățile celulelor individuale. Această cercetare realizează detectarea automată a celulelor precisă și extrem de fiabilă, reducând în același timp munca umană. Aplicațiile viitoare pentru analiza unicelulare includ aplicații de inginerie medicală într-o gamă largă de domenii, cum ar fi diagnosticul cancerului, răspunsul imun și screeningul descoperirii medicamentelor, care vor contribui la descoperirea de noi metode de tratament.
Descoperirile. sunt publicate în revista Scientific Reports.
Comentarii:
Adauga Comentariu