La nuova piattaforma AI guidata analizza come gli agenti patogeni infettano le cellule umane

La piattaforma, HRMAn (" Herman "), che corrisponde alla risposta ospite all'analisi del microbo, è open source, di facile impiego e può essere adattata per gli agenti patogeni differenti compreso il enterica della salmonella.

Pionieristico a tramite gli scienziati all'istituto del torcicollo di Francis e al UCL, le reti neurali profonde di usi di HRMAn per analizzare i reticoli complessi nelle immagini delle interazioni delle cellule dell'essere umano e dell'agente patogeno (" host "), estraenti le stesse caratteristiche dettagliate che gli scienziati fanno a mano. La ricerca è pubblicata nel eLife del giornale di accesso aperto, che comprende un collegamento per scaricare i video di esercitazione di accesso e della piattaforma.

“Che cosa hanno usato per essere un manuale, il compito che richiede tempo per i biologi ora ci cattura un aspetto dei minuti su un computer, permettendoci di imparare più rapidamente più circa gli agenti patogeni contagiosi e come i nostri organismi rispondono a loro, e più precisamente,„ dice Eva Frickel, guida del gruppo al torcicollo, che piombo il progetto. “HRMAn può realmente vedere le interazioni dell'host-agente patogeno come un biologo, ma a differenza di noi, non ottiene stanco e necessità da dormire!„

Per dimostrare la potenza di HRMAn - che funziona sulla piattaforma di KNIME - il gruppo la ha usata per analizzare la risposta dell'organismo al gondii del toxoplasma, un parassita che le repliche in caponi e probabilmente è portata da più di un terzo della popolazione del mondo.

I ricercatori nell'alto impianto di vagliatura della capacità di lavorazione del torcicollo si sono raccolti oltre 30.000 immagini del microscopio di cinque tipi differenti di cellule umane Toxoplasma-infettate e le hanno caricate in HRMAn per l'analisi. HRMAn ha individuato ed analizzato oltre 175.000 compartimenti cellulari agente-contenenti, fornenti l'informazione dettagliata circa il numero dei parassiti per cella, la posizione dei parassiti all'interno delle celle e quante proteine delle cellule hanno interagito con i parassiti, tra altre variabili.

“Tentativi precedenti ad automatizzare analisi sulla base di immagini dell'host-agente patogeno non riuscita per catturare questo livello di dettaglio,„ dice Artur Yakimovich, il socio di ricerca nel laboratorio del Mercer di Jason al MRC LMCB a UCL e il co-primo autore dello studio. “Facendo uso degli stessi ordinamenti degli algoritmi che eseguono l'auto-azionamento delle automobili, abbiamo creato una piattaforma che amplifica la precisione dell'analisi di dati biologica in grande quantità, che ha rivoluzionato che cosa possiamo fare in laboratorio. Gli algoritmi di AI vengono in pratico quando la piattaforma valuta ai i dati basati a immagine in un modo che uno specialista formato. È egualmente realmente di facile impiego, anche per gli scienziati con piccolo a nessuna conoscenza di codifica.„

Il gruppo egualmente ha usato HRMAn per analizzare il enterica della salmonella - un agente patogeno batterico 16 volte più piccolo del toxoplasma, dimostrante la sua versatilità per lo studio degli agenti patogeni differenti.

“Il nostro gruppo usa HRMAn per rispondere alle domande specifiche circa le interazioni dell'host-agente patogeno, ma ha implicazioni ampie fuori del campo anche,„ dice Daniel Fisch, lo studente di PhD del torcicollo e il co-primo autore dello studio. “HRMAn può analizzare tutta l'immagine della fluorescenza, rendente lo pertinente per i lotti delle aree differenti di biologia, compreso ricerca sul cancro.„

Sorgente: https://www.crick.ac.uk/news/2019-02-12_new-ai-toolkit-is-the-scientist-that-never-sleeps