Eine neue AI-gesteuerte Plattform kann analysieren, wie Krankheitserreger infizieren Sie unsere Zellen mit der gleichen Genauigkeit wie ein gut ausgebildeter Biologe. Entwickelt von Wissenschaftlern der Francis Crick Institute und UCL, die Plattform namens HRMAn 'Herman', wird Biologen bei Diagnose und Forschung unterstützen.
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HRMAn, bekannt unter dem vollständigen Namen Host Response to Microbe Analysis, wurde als Open Source erstellt und ist einfach zu verwenden. Die Plattform kann für verschiedene Krankheitserreger geändert werden, einschließlich Salmonella enterica.
HRMAn Woks während Experten schlafen
HRMAn verwendet tiefe neuronale Netze, um komplexe Muster in Bildern von Wechselwirkungen zwischen Krankheitserregern und menschlichen "Wirts" Zellen zu finden. Es kann dieselben Merkmale identifizieren, die Wissenschaftler von Hand analysieren.
"Was früher eine manuelle, zeitaufwändige Aufgabe für Biologen war, dauert jetzt nur noch wenige Minuten am Computer. So können wir schneller und präziser mehr über infektiöse Krankheitserreger und deren Reaktion auf sie erfahren." sagt Eva Frickel, Gruppenleiterin bei Crick, die das Projekt leitete.
"HRMAn kann tatsächlich Wirt-Pathogen-Wechselwirkungen wie ein Biologe sehen, aber im Gegensatz zu uns wird es nicht müde und muss schlafen!"
Um die Kraft von Herman zu demonstrieren, analysierte das Projektteam damit die Reaktion des Körpers auf Toxoplasma gondii . Dieser Parasit ist am bekanntesten mit Katzen und insbesondere mit Katzenkot verbunden. Es wird angenommen, dass mehr als ein Drittel der Weltbevölkerung Toxoplasma gondii trägt.
Teststudie konnte Parasiten in Zellen schnell lokalisieren
Für die Teststudie sammelten Forscher der Crick's High Throughput Screening-Einrichtung über 30.000 Mikroskopbilder von fünf verschiedenen Arten von Toxoplasma-infizierten menschlichen Zellen und luden sie zur Analyse in HRMAn. HRMAn konnte dann über 175.000 Krankheitserreger nachweisen und analysieren.Zellkompartimente enthaltend.
Es könnte seinen Benutzern unter anderem detaillierte Informationen über die Anzahl der Parasiten pro Zelle, die Position der Parasiten in den Zellen und die Anzahl der mit den Parasiten interagierenden Zellproteine liefern.
"Frühere Versuche, die Bildanalyse von Wirt und Krankheitserreger zu automatisieren, konnten diesen Detaillierungsgrad nicht erfassen" sagt Artur Yakimovich, wissenschaftlicher Mitarbeiter in Jason Mercers Labor am MRC LMCB der UCL und Co-Erstautor der Studie.
"Mit den gleichen Algorithmen, mit denen selbstfahrende Autos betrieben werden, haben wir eine Plattform geschaffen, die die Präzision der Analyse biologischer Daten mit hohem Volumen erhöht. Dies hat unsere Möglichkeiten im Labor revolutioniert. KI-Algorithmen sind praktisch, wennDie Plattform wertet die bildbasierten Daten so aus, wie es ein ausgebildeter Spezialist tun würde. Sie ist auch für Wissenschaftler mit geringen bis keinen Codierungskenntnissen sehr einfach zu verwenden. "
Open Source und einfach zu bedienen
Open Source und die einfache Bedienung des Tools ermöglichen eine breite Palette von Anwendungen in Medizin und Forschung.
"Unser Team verwendet HRMAn, um spezifische Fragen zu Wirt-Pathogen-Wechselwirkungen zu beantworten, hat aber auch weitreichende Auswirkungen außerhalb des Feldes." sagt Daniel Fisch, Crick-Doktorand und Co-Erstautor der Studie.
"HRMAn kann jedes Fluoreszenzbild analysieren, wodurch es für viele verschiedene Bereiche der Biologie, einschließlich der Krebsforschung, relevant ist."