Искусственный интеллект помогает обнаружить тонкие различия у мутантных червей
Ученые продемонстрировали автоматизированную систему, которая использует искусственный интеллект и передовую обработку изображений для быстрого изучения большого количества особей Caenorhabditis elegans — нематоды, широко используемой в биологических исследованиях.
Как работает система:
- Камера записывает трехмерные изображения каждого червя, проходящего через микрожидкостный сортер.
- Система сравнивает каждый набор изображений с тем, как должна выглядеть "дикая" (wild type) форма.
- Используя машинное обучение, система самостоятельно учится распознавать, что отличает дикий тип, и на основе этого определяет, как может выглядеть мутант.
- Черви, даже незначительно отличающиеся от нормы, автоматически отбираются для дальнейшего изучения.
Преимущества:
- Скорость и масштаб: Позволяет автономно исследовать тысячи червей за малую долю времени, необходимого для ручного скрининга.
- Чувствительность: Обнаруживает тонкие различия (например, небольшие изменения в расположении точек или яркости изображения), которые почти невозможно выявить вручную.
- Гибкость: Не требует предварительного "обучения" на всех возможных типах мутантов. Система может быть адаптирована для любых задач, где нужно визуально обнаружить различия в форме, размере или яркости.
Применение в исследовании:
Группа под руководством Хан Лу изучает гены, влияющие на формирование и развитие синапсов у червей. Мутации создаются в геномах тысяч червей, а система выявляет изменения в синапсах, помеченных флуоресцентным белком. Это помогает понять, какие гены вызывают неправильное расположение, размер или тип синапсов.
Перспективы:
Технология может изменить подход к крупномасштабным генетическим скринингам с использованием C. elegans и быть применена к другим модельным организмам. Она открывает возможности для изучения проблем, связанных с обучением, памятью, нейродегенерацией и болезнями нервного развития.
Исследование поддержано NIH, NSF и Фондом Альфреда Слоуна. Результаты опубликованы 19 августа в онлайн-версии журнала Nature Methods.