Искусственный интеллект ускорил изучение нейродегенерации на примере червей C. elegans

Исследователи из Университета штата Северная Каролина показали, как искусственный интеллект (ИИ) может идентифицировать и классифицировать нейродегенерацию у модельного организма C. elegans. Инструмент использует глубокое обучение и должен облегчить и ускорить исследования дегенерации нейронов.

Суть метода и его преимущества

Традиционно для выявления дегенерации нейронов у прозрачных круглых червей C. elegans исследователи вручную ищут под микроскопом характерные изменения — например, появление «пузырей» на отростках нейронов, анализируя их размер, количество и расположение.

Новый подход на основе глубокого обучения автоматически собирает все релевантные данные с изображения за секунды, используя мощности GPU-вычислений. Это обеспечивает гораздо более быструю количественную оценку нейродегенерации по сравнению с традиционными трудоёмкими методами.

Ключевые результаты

• ИИ превосходит человеческий глаз: Алгоритм не только быстро и точно идентифицирует физические симптомы дегенерации, но и различает дегенерацию, вызванную разными факторами.
• Два разных фенотипа: Исследование выявило, что нейродегенерация, вызванная старением, и дегенерация от «холодового шока» (длительного воздействия низких температур) имеют разные паттерны «пузырей». Эти различия сложно или невозможно уловить невооружённым глазом, но ИИ определяет их последовательно.

Значение для науки

Этот инструмент позволит:

• Определить роль различных генов в процессах дегенерации.
• Оценить влияние различных фармакологических вмешательств на нейродегенерацию у модельного организма.
• Выявлять перспективных кандидатов для терапевтических препаратов против неврологических расстройств.

Работа «Deep learning-enabled analysis reveals distinct neuronal phenotypes induced by aging and cold-shock» опубликована в журнале BMC Biology.