Новая 3D-модель для анализа изображений может указать путь к созданию более водоэффективных растений

Новый вычислительный конвейер для анализа трёхмерных изображений помогает биологам точнее и быстрее изучать реакцию клеток листьев растений на окружающую среду и выявлять растения, более эффективно использующие воду.

Команда учёных-компьютерщиков и биологов из Университета Пенсильвании разработала 3D-модель для изучения того, как крошечные структуры — замыкающие клетки устьиц, участвующие в фотосинтезе и транспирации растений, — взаимодействуют с соседними клетками при физических изменениях.

Модель эффективнее и точнее существующих методов анализа клеточной геометрии и механики. Исследователи обнаружили, что замыкающие клетки ведут себя неожиданным образом. Эта работа поможет биологам проводить эксперименты эффективнее и выявлять растения, включая важные сельскохозяйственные культуры, которые лучше адаптируются к изменению климата.

Автоматизация трудоёмкого процесса

В настоящее время экспертам требуется от пяти до восьми часов, чтобы вручную разметить только замыкающие клетки в одном наборе 3D-изображений. Целью команды была автоматизация процессов для изучения большего количества изображений.

Методология исследования

Исследователи построили и протестировали свой конвейер на модельном растении Arabidopsis thaliana (резуховидка Таля). Они использовали конфокальный микроскоп для получения 3D-изображений замыкающих клеток на листьях. Замыкающие клетки окружают устьичные поры и регулируют прохождение углекислого газа и водяного пара.

Команда собирала изображения до и после абляции (прожигания лазерным лучом) соседних клеток, контактирующих с замыкающими, чтобы увидеть, как меняется объём устьичного аппарата.

Архитектура модели 3D CellNet

В основе модели, названной 3D CellNet, лежала 3D U-Net. К ней добавили:

• Энкодер, лучше сохраняющий пространственную информацию.
• Модуль внимания, который заставляет модель фокусироваться на определённых частях 3D-изображения — в данном случае на крошечных замыкающих клетках.

Для обучения модели потребовалось всего пять вручную размеченных 3D-изображений. Дальнейшие шаги обработки в конвейере позволили измерить форму замыкающих клеток.

Результаты и открытия

Новый конвейер размечал изображения и измерял объёмы клеток быстрее и точнее, чем обученные биологи. Сегментация с помощью 3D CellNet также превзошла базовую модель и две дополнительные 2D-модели. Результаты опубликованы в журнале Patterns.

С технической точки зрения, это первый случай, когда модель, обученная на ограниченном числе размеченных примеров, достигла высокой точности 3D-сегментации в таких сложных условиях, где с увеличением глубины образца изображение становится более размытым из-за рассеяния света.

Неожиданное биологическое открытие

Используя конвейер для измерения объёма клеток после абляции, команда обнаружила неожиданную реакцию замыкающих клеток на внешние стимулы.

Исследователи предполагали, что объём замыкающих клеток увеличится и поры откроются, если снизить давление рядом с ними, аблируя соседние клетки по бокам. Вместо этого они наблюдали незначительные изменения.

Однако, когда они аблировали соседние клетки сверху и снизу от пары замыкающих клеток (которые, как считается, препятствуют удлинению устьичного комплекса), объём замыкающих клеток заметно увеличился.

Значение и перспективы

Соседние клетки накладывают механические ограничения на замыкающие клетки, но делают это совершенно неожиданным образом, возможно, в некоторой степени независимо от водного статуса этих соседних клеток. Это требует дальнейшего изучения на биомеханическом уровне, чтобы понять, как растения эффективно закрывают устьица в ответ на засуху.

Разработка нового алгоритма, превосходящего существующие для измерения 3D-объёмов клеток, и его немедленное применение для ответа на важный биологический вопрос о работе устьичных пор — ключевое достижение работы.

Инструменты вроде 3D CellNet помогают лучше понять, как замыкающие клетки и устьица реагируют на внешние стимулы. Это важно для решения проблем продовольственной безопасности перед лицом роста населения и изменения климата.