La nueva plataforma AI-impulsada analiza cómo los patógeno infectan las células humanas

La plataforma, HRMAn (“Herman "), que representa la reacción del ordenador principal al análisis del microbio, es de fuente abierta, fácil de usar y se puede adaptar para diversos patógeno incluyendo enterica de las salmonelas.

Promovido por los científicos en el instituto de la tortícolis de Francisco y el UCL, las redes neuronales profundas de las aplicaciones de HRMAn para analizar configuraciones complejas en imágenes de las acciones recíprocas de la célula el patógeno y del ser humano (“ordenador principal "), sacando las mismas características detalladas que lo hacen los científicos a mano. La investigación se publica en el eLife del gorrón del acceso abierto, que incluye un eslabón para transferir la plataforma directamente y para llegar hasta los vídeos preceptorales.

“Qué eran manuales, la tarea que toma tiempo para los biólogos ahora nos toma una cuestión de minutos en una computador, permitiéndonos aprender más sobre patógeno infecciosos y cómo nuestras carrocerías responden a ellos, más rápidamente y más exacto,” dice a Eva Frickel, líder del grupo en la tortícolis, que llevó el proyecto. “HRMAn puede ver real acciones recíprocas el ordenador principal-patógeno como un biólogo, pero a diferencia de nosotros, no consigue cansado y necesidad dormir!”

Para demostrar la potencia de HRMAn - que se ejecuta en la plataforma de KNIME - las personas la utilizaron para analizar la reacción de carrocería al gondii del toxoplasma, un parásito que las réplicas en gatos y probablemente son llevadas por más que un tercero de la población de mundo.

Los investigadores en la alta instalación de cribado de la producción de la tortícolis cerco sobre 30.000 imágenes del microscopio de cinco diversos tipos de células humanas Toxoplasma-infectadas y cargados les en HRMAn para el análisis. HRMAn descubrió y analizaba sobre 175.000 divisiones celulares patógeno-que contenían, ofreciendo la información detallada sobre el número de parásitos por la célula, la situación de los parásitos dentro de las células, y cuántas proteínas de la célula obraron recíprocamente con los parásitos, entre otras variables.

“Tentativas anteriores en la automatización del análisis de imagen el ordenador principal-patógeno no podido para capturar este nivel de detalle,” dice Arturo Yakimovich, el socio de investigación en el laboratorio del sedero de Jason en el MRC LMCB en UCL y al co-primer autor del estudio. “Usando las mismas clases de algoritmos que ejecutan uno mismo-impulsar los vehículos, hemos creado una plataforma que refuerza la precisión del análisis de datos biológico en grandes cantidades, que ha revolucionado lo que podemos hacer en el laboratorio. Los algoritmos del AI vienen en práctico cuando la plataforma evalúa los datos imagen-basados de una manera que un especialista entrenado. Es también realmente fácil de utilizar, incluso para los científicos con poco a ningún conocimiento de la codificación.”

Las personas también utilizaron HRMAn para analizar el enterica de las salmonelas - un patógeno bacteriano 16 veces más pequeño que el toxoplasma, demostrando su flexibilidad para estudiar diversos patógeno.

“Nuestras personas utilizan HRMAn para contestar a preguntas específicas sobre acciones recíprocas el ordenador principal-patógeno, pero tiene implicaciones de gran envergadura fuera del campo también,” dice Daniel Fisch, el estudiante del doctorado de la tortícolis y al co-primer autor del estudio. “HRMAn puede analizar cualquier imagen de la fluorescencia, haciéndolo relevante para los lotes de diversas áreas de la biología, incluyendo la investigación de cáncer.”

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