Глубокое обучение анализирует клеточный цитоскелет с высокой точностью

Исследовательская группа из Университета Кумамото разработала метод на основе глубокого обучения для анализа цитоскелета — структурного каркаса внутри клеток — с беспрецедентной точностью и эффективностью. Этот прорыв, недавно опубликованный в журнале Protoplasma, может изменить подход ученых к изучению функций клеток у растений и других организмов.

Цитоскелет — это сеть белковых филаментов, которая поддерживает форму клетки, участвует в делении и реакции на изменения окружающей среды. Традиционные методы анализа этих структур часто полагаются на ручное наблюдение под микроскопом, что трудоемко и подвержено ошибкам. Хотя цифровая микроскопия позволила частично автоматизировать процесс, точное измерение плотности цитоскелета оставалось сложной задачей.

Чтобы решить эту проблему, группа под руководством профессора Такуми Хигаки с факультета передовых наук и технологий Университета Кумамото разработала метод сегментации на основе ИИ, который значительно повышает точность измерений плотности цитоскелета. Обучив модель глубокого обучения на сотнях изображений конфокальной микроскопии, команда создала систему, способную с высокой точностью различать структуры цитоскелета.

Сравнив свой ИИ-подход с традиционными методами, исследователи обнаружили, что, хотя классические техники эффективно измеряют углы и ориентацию филаментов цитоскелета, они плохо справляются с количественной оценкой плотности. Модель глубокого обучения, напротив, преуспела в этой области, обеспечивая более надежные измерения.

Чтобы проверить универсальность модели, команда применила её для изучения двух критически важных биологических процессов:

• Движение устьиц у Arabidopsis thaliana — Модель успешно обнаружила изменения плотности актиновых филаментов в ответ клеток растения на сигналы окружающей среды.
• Развитие зиготы у Arabidopsis thaliana — Анализ с помощью ИИ точно зафиксировал изменения в распределении микротрубочек на ранних стадиях роста клетки.

Эти результаты демонстрируют потенциал глубокого обучения для революции в исследованиях клеточной биологии за счет автоматизации и улучшения анализа изображений, что делает крупномасштабные исследования более осуществимыми.

Новая техника сегментации на основе ИИ, как ожидается, найдет применение в самых разных научных областях — от биологии растений до медицинских исследований. Усовершенствуя модель и расширяя её применение к различным типам клеток и организмам, исследователи надеются получить новые данные о клеточной структуре и функциях.