Neue AI-toolkit ist die „Wissenschaftler, die niemals schläft‘
Forscher haben eine neue KI-gesteuerte Plattform, die analysieren, wie Krankheitserreger infizieren unsere Zellen mit der Präzision eines ausgebildeten Biologen.
Die Plattform, HRMAn (‚Herman‘), das steht für die Host-Reaktion auf die Mikroben-Analyse, open-source, einfach zu bedienen und lässt sich individuell für verschiedene Krankheitserreger wie Salmonella enterica.
Entwickelt durch Wissenschaftler der Francis-Crick-Institute und UCL, HRMAn Tiefe neuronale Netze für die analyse komplexer Muster in Bildern von Erreger und menschlichen (‚host‘) Zell-Interaktionen, ziehen Sie die gleichen detaillierten Merkmale, die Wissenschaftler von der hand. Die Forschung, veröffentlicht in der open access Zeitschrift eLife, mit einem link zum download der Plattform und den Zugriff auf tutorial-videos.
„Was früher eine manuelle, zeitaufwändige Aufgabe für die Biologen nun führt uns eine Frage von Minuten auf einem computer, ermöglicht es uns, zu lernen, mehr über die Erreger und wie unser Körper darauf reagieren kann, schneller und genauer“, sagt Eva Frickel, Gruppenleiter am Crick, der das Projekt leitete. „HRMAn kann tatsächlich sehen, die Wirt-Erreger-Interaktionen wie ein Biologe, aber im Gegensatz zu uns, Sie werden nicht müde und müssen schlafen!“
Um zu demonstrieren, die macht der HRMAn — die läuft auf der KNIME-Plattform-das team verwendet Sie zur analyse der Reaktion des Körpers auf Toxoplasma gondii, ein Parasit, der sich repliziert, in der Katzen und ist gedacht, um getragen werden um mehr als ein Drittel der Weltbevölkerung.
Forscher in den Crick High-Throughput-Screening-Anlage gesammelt über 30.000 Mikroskop-Bilder von fünf verschiedenen Arten von Toxoplasma-infizierten menschlichen Zellen und geladen werden Sie in HRMAn für die Analyse. HRMAn erkannt und analysiert mehr als 175.000 erregerhaltige zellulärer Kompartimente, die detaillierte Informationen über die Anzahl der Parasiten pro Zelle, die Lage des Parasiten innerhalb der Zellen, und wie viele Zell-Proteine interagieren mit dem Parasiten, unter anderen Variablen.
„Die bisherigen versuche, auf die Automatisierung von host-pathogen-Bild-Analyse konnte nicht zur Erfassung dieser level-of-detail“, sagt Artur Yakimovich, wissenschaftlicher Mitarbeiter in Jason Mercer ‚ s lab an der MRC LMCB an der UCL und co-erste Autor der Studie. „Mit den gleichen Arten von algorithmen, die ausgeführt selbst-fahren Autos, haben wir eine Plattform geschaffen, steigert die Präzision von high-volume-Biologischer Daten-Analyse, die revolutioniert hat, was wir tun können, im Labor. KI-algorithmen kommen in praktisch, wenn die Plattform wertet die Bild-basierten Daten in einer Weise, die eine ausgebildete Fachkraft wäre. Es ist auch wirklich einfach zu bedienen, auch für Wissenschaftler, die mit wenig bis gar keine Kenntnisse der Kodierung.“
Außerdem verwendete das team HRMAn zu analysieren Salmonella enterica — eine bakterielle Erreger 16-mal kleiner als Toxoplasma, zeigt seine Vielseitigkeit, die für das Studium verschiedene Erreger.
„Unser team verwendet HRMAn, um Fragen zu beantworten über die Wirt-Erreger-Interaktionen, aber es hat weitreichende Folgen außerhalb des Feldes zu“, sagt Daniel Fisch, Crick Doktorand und co-Erstautor der Studie. „HRMAn analysieren jede Fluoreszenz-Bild, so dass es relevant für viele verschiedene Bereiche der Biologie, einschließlich der Krebs-Forschung.“