Interesant

Platforma bazată pe AI analizează agenții patogeni la fel de exact ca experții

Platforma bazată pe AI analizează agenții patogeni la fel de exact ca experții

O nouă platformă bazată pe AI poate analiza modul în care agenții patogeni ne infectează celulele cu aceeași precizie ca un biolog cu înaltă pregătire. Dezvoltată de oamenii de știință de la Institutul Francis Crick și UCL, platforma numită HRMAn („Herman”), va ajuta biologii în diagnostic și cercetare.

VEZI ȘI: ACESTE 7 APLICĂRI DE TELEFON MEDICATE CU AI POT FI FI VIITORUL SĂNĂTĂȚII

HRMAn, cunoscut sub numele său complet, Host Response to Microbe Analysis, a fost făcut open source și este ușor de utilizat. Platforma poate fi modificată pentru diferiți agenți patogeni, inclusiv Salmonella enterica.

HRMAn woks în timp ce experții dorm

HRMAn funcționează utilizând rețele neuronale profunde pentru a găsi modele complexe în imagini ale interacțiunilor dintre celulele patogene și umane („gazdă”). Este capabil să identifice aceleași caracteristici pe care oamenii de știință le analizează manual.

„Ceea ce a fost o sarcină manuală, care consuma mult timp pentru biologi, ne ia acum câteva minute pe computer, permițându-ne să aflăm mai multe despre agenții patogeni infecțioși și cum reacționează corpul nostru la aceștia, mai rapid și mai precis”, spune Eva Frickel, lider de grup la Crick, care a condus proiectul.

„HRMAn poate vedea de fapt interacțiuni gazdă-agent patogen ca un biolog, dar spre deosebire de noi, nu obosește și trebuie să doarmă!”

Pentru a demonstra puterea lui Herman, echipa sa de proiect a folosit-o pentru a analiza răspunsul corpului la Toxoplasma gondii. Acest parazit este cel mai faimos legat de pisici și, în special, de caca de pisică. Se crede că peste o treime din populația lumii poartă Toxoplasma gondii.

Studiul de testare ar putea localiza rapid paraziții în celule

Pentru studiul de testare, cercetătorii din cadrul instalației de screening de mare viteză Crick au colectat peste 30.000 de imagini la microscop cu cinci tipuri diferite de celule umane infectate cu Toxoplasma și le-au încărcat în HRMAn pentru analiză. HRMAn a fost apoi capabil să detecteze și să analizeze peste 175.000 de compartimente celulare care conțin agenți patogeni.

Acesta ar putea oferi utilizatorilor săi informații detaliate despre numărul de paraziți pe celulă, localizarea paraziților în interiorul celulelor și câte proteine ​​celulare au interacționat cu paraziții, printre alte variabile.

„Încercările anterioare de automatizare a analizei imaginii gazdă-agent patogen nu au reușit să surprindă acest nivel de detaliu”, spune Artur Yakimovich, cercetător asociat în laboratorul lui Jason Mercer la MRC LMCB de la UCL și co-primul autor al studiului.

„Folosind aceleași tipuri de algoritmi care rulează mașini cu conducere automată, am creat o platformă care crește precizia analizei datelor biologice cu volum ridicat, care a revoluționat ceea ce putem face în laborator. Algoritmii AI sunt la îndemână atunci când platforma evaluează datele bazate pe imagini într-un mod pe care l-ar face un specialist instruit. De asemenea, este foarte ușor de utilizat, chiar și pentru oamenii de știință cu puține sau deloc cunoștințe de codificare.

Open source și ușor de utilizat

Natura open source și ușor de utilizat a instrumentului înseamnă că poate avea o gamă largă de aplicații în medicină și cercetare.

„Echipa noastră folosește HRMAn pentru a răspunde la întrebări specifice despre interacțiunile gazdă-agent patogen, dar are și implicații de amploare în afara domeniului”, spune Daniel Fisch, Crick Ph.D. student și co-primul autor al studiului.

HRMAn poate analiza orice imagine de fluorescenta, facandu-l relevant pentru o multime de domenii diferite ale biologiei, inclusiv cercetarea cancerului.


Priveste filmarea: Poti Sparge Codul Secret de la CIA? (Ianuarie 2022).