Segment Anything for Microscopy: ИИ-модель для автоматического анализа клеток

Идентификация и выделение клеточных структур на микроскопических изображениях — ключевая задача для понимания биологических процессов. Этот процесс, называемый сегментацией, необходим для анализа реакции клеток на лекарства или сравнения структур при разных генотипах.

Хотя автоматическая сегментация была возможна, существующие методы работали только в специфических условиях, а их адаптация требовала больших затрат. Международная команда под руководством Гёттингенского университета разработала новый подход, дообучив существующую ИИ-модель Segment Anything на более чем 17 000 микроскопических изображений с 2 миллионами вручную размеченных структур.

Новая модель, Segment Anything for Microscopy, точно сегментирует изображения тканей, клеток и внутриклеточных структур в широком диапазоне условий. Для исследователей и врачей создано удобное программное обеспечение μSAM, позволяющее «сегментировать что угодно» на микроскопических снимках. Работа опубликована в Nature Methods.

Как работает модель

Адаптация началась с оценки исходной модели на большом массиве открытых данных, что подтвердило её потенциал для микроскопии. Затем команда провела дообучение на специализированном наборе микроскопических изображений.

Это значительно улучшило качество сегментации клеток, ядер и крошечных внутриклеточных органелл. Программное обеспечение μSAM позволяет анализировать изображения без необходимости предварительной ручной разметки структур или обучения отдельной ИИ-модели.

Применение на практике

Программное обеспечение уже широко используется в международных проектах:

• Анализ нервных клеток уха в проекте по восстановлению слуха.
• Сегментация искусственных опухолевых клеток для исследований рака.
• Анализ электронно-микроскопических изображений вулканических пород.

«Анализ клеток — одна из самых сложных задач для исследователей в микроскопии, критически важная как для фундаментальной биологии, так и для медицинской диагностики», — говорит младший профессор Константин Папе из Института компьютерных наук Гёттингенского университета.

«Раньше нам приходилось просить коллег вручную аннотировать множество структур — это была сложная и трудоёмкая работа. μSAM изменил ситуацию. Задачи, на которые уходили недели кропотливого ручного труда, теперь можно автоматизировать за несколько часов. Модель сегментирует любую биологическую структуру несколькими кликами, а наш инструмент позволяет дальше улучшить результат для полной автоматизации задачи. Это открывает множество новых применений — от фундаментальной клеточной биологии до разработки инструментов для рекомендаций по лечению в терапии рака».