Количественный анализ клеточных органелл с помощью искусственного интеллекта

Крио-рентгеновская томография на синхротроне BESSY II позволяет получать трёхмерные изображения целых клеток с разрешением в десятки нанометров без сложной пробоподготовки, необходимой для электронной микроскопии. Этот метод идеально подходит для изучения изменений в структуре клеток, вызванных внешними факторами.

Однако анализ 3D-томограмм до сих пор требовал трудоёмкой ручной обработки данных. Чтобы решить эту проблему, команды под руководством профессора информатики Франка Ное и профессора клеточной биологии Хельге Эверса (оба из Свободного университета Берлина) совместно с отделом рентгеновской микроскопии HZB разработали новый самообучающийся алгоритм на основе ИИ.

Как это работает:

• Сбор данных: 3D-изображения внутренней структуры биологических образцов (клеток млекопитающих с филоподиями) были получены на станции U41 на BESSY II.
• Подготовка образцов: Клетки быстро замораживают, чтобы предотвратить образование кристаллов льда и сохранить их почти в естественном состоянии.
• Анализ ИИ: Нейронная сеть автоматически обнаруживает субклеточные структуры (органеллы, мембраны, филоподии) на 3D-томограммах.

Результаты:

Новый метод на основе ИИ значительно ускоряет количественный анализ больших наборов данных. Нейронная сеть корректно распознаёт около 70% существующих клеточных структур за очень короткое время.

Значение и перспективы:

Этот подход открывает возможность гораздо быстрее и надёжнее, чем раньше, исследовать, как клетки реагируют на воздействие окружающей среды, такое как наночастицы, вирусы или канцерогены.

Исследование опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.