A plataforma AI-conduzida nova analisa como os micróbios patogénicos contaminam pilhas humanas

A plataforma, HRMAn (“Herman "), que representa a resposta do anfitrião à análise do micróbio, é open source, fáceis de usar e pode ser costurada para os micróbios patogénicos diferentes que incluem o enterica das salmonelas.

Aberto caminho por cientistas no instituto do Crick de Francis e no UCL, por redes neurais profundas dos usos de HRMAn para analisar testes padrões complexos nas imagens das interacções da pilha do micróbio patogénico e do ser humano (“anfitrião "), retirando as mesmas características detalhadas que os cientistas fazem à mão. A pesquisa é publicada no eLife do jornal do acesso aberto, que inclui uma relação para transferir a plataforma e para alcançar vídeos tutoriais.

“O que se usaram para ser uns manuais, a tarefa demorada para biólogos toma-nos agora uma matéria das actas em um computador, permitindo nos de aprender mais rapidamente mais sobre os micróbios patogénicos infecciosos e como nossos corpos lhes respondem, e mais precisamente,” diz Eva Frickel, líder do grupo no Crick, que conduziu o projecto. “HRMAn pode realmente ver interacções do anfitrião-micróbio patogénico como um biólogo, mas ao contrário de nós, não fica cansado e não precisa de dormir!”

Para demonstrar a potência de HRMAn - que é executado na plataforma de KNIME - a equipe usou-a para analisar a resposta de corpo ao gondii do Toxoplasma, um parasita que os replicates nos gatos e provavelmente fossem levados por mais do que um terço da população de mundo.

Os pesquisadores na facilidade de selecção alta da produção do Crick recolheram sobre 30.000 imagens do microscópio de cinco tipos diferentes de pilhas humanas Toxoplasma-contaminadas e carregados lhes em HRMAn para a análise. HRMAn detectou e analisou sobre 175.000 compartimentos celulares decontenção, fornecendo a informações detalhadas sobre o número de parasita pela pilha, o lugar dos parasita dentro das pilhas, e quantas proteínas da pilha interagiram com os parasita, entre outras variáveis.

“Tentativas precedentes em automatizar a análise de imagem do anfitrião-micróbio patogénico não são capturados este nível de detalhe,” diz Artur Yakimovich, investigador associado no laboratório de Jason Mercer no MRC LMCB em UCL e co-primeiro autor do estudo. “Usando os mesmos tipos de algoritmos que executam a auto-condução de carros, nós criamos uma plataforma que impulsionasse a precisão da análise de dados biológica do volume alto, que revolucionou o que nós podemos fazer no laboratório. Os algoritmos do AI vêm em acessível quando a plataforma avalia os dados imagem-baseados em uma maneira que um especialista treinado. É igualmente realmente fácil de usar, mesmo para cientistas com o pouco a nenhum conhecimento da codificação.”

A equipe igualmente usou HRMAn para analisar o enterica das salmonelas - um micróbio patogénico bacteriano 16 vezes menor do que o Toxoplasma, demonstrando sua versatilidade para estudar os micróbios patogénicos diferentes.

“Nossa equipe usa HRMAn para responder a perguntas específicas sobre interacções do anfitrião-micróbio patogénico, mas tem implicações de grande envergadura fora do campo também,” diz Daniel Fisch, aluno de doutoramento do Crick e co-primeiro autor do estudo. “HRMAn pode analisar toda a imagem da fluorescência, fazendo o relevante para lotes das áreas diferentes da biologia, incluindo a investigação do cancro.”

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