Новый ИИ-метод для более эффективных клеточных исследований

Исследование Гётеборгского университета открывает путь к более эффективной микроскопии, упрощая изучение болезней. Оно показывает, как искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для получения более быстрой, дешёвой и надёжной информации о клетках, одновременно устраняя недостатки, связанные с использованием химических веществ.

Изучение клеток и их компонентов — краеугольный камень биомедицины и фармацевтических исследований, позволяющий получать данные о здоровье клеток, их реакции на лекарства или отклонениях в структуре.

Два самых распространённых метода изучения клеток с помощью микроскопов — светлопольная микроскопия и флуоресцентная микроскопия — имеют свои преимущества и недостатки.

• Светлопольная микроскопия (клетка освещается ярким светом) проста и быстра, но не может выделить отдельные компоненты клетки для получения целевой информации.
• Флуоресцентная микроскопия (часть клетки окрашивается веществом, которое выделяется под микроскопом) позволяет это сделать, но имеет серьёзные минусы.

Изображения, эквивалентные флуоресцентным — без химикатов

Исследовательская группа Гётеборгского университета решила проблему недостатков флуоресцентной микроскопии: она дорогая, трудоёмкая, а химические вещества в красителе могут повредить клетки или подавить изучаемые процессы.

Учёные разработали метод цифрового воссоздания того же процесса, чтобы получить все преимущества флуоресцентной микроскопии без её недостатков.

Более простой, надёжный и дешёвый метод

В основе метода — использование глубокого обучения (форма ИИ) для преобразования светлопольных изображений в эквивалентные флуоресцентные. Это позволяет по снимку со светлопольного микроскопа рассчитать, как он выглядел бы, если бы был сделан на флуоресцентном.

Преимущества метода:

• Проще, дешевле и быстрее извлекать важную информацию о клетках.
• Результаты более надёжны, так как не требуют добавления химикатов.
• Клетки можно наблюдать длительное время, поскольку они не повреждаются.
• Результаты более воспроизводимы, что упрощает сравнение данных из разных лабораторий.

Потенциал для больничных анализов

Исследователи планируют продолжать развивать метод. В перспективе они видят огромный потенциал для его применения в больницах.

Метод может помочь лабораториям избежать химического окрашивания при микроскопии, получая более быстрые, надёжные и дешёвые результаты анализов. Он особенно подходит для рутинного тестирования однотипных образцов.