Улучшение картирования клеток и белков с помощью геймеров и ИИ

Международная исследовательская группа, работающая с картой, содержащей сотни тысяч микроскопических изображений человеческих клеток, привлекла игровое сообщество и искусственный интеллект для более детального понимания распределения белков внутри клеток.

Об этом сообщили учёные из Королевского технологического института (KTH), CCP Games и Massively Multiplayer Online Science в сентябрьском номере журнала Nature Biotechnology.

Геймеры, или "гражданские учёные", повысили эффективность системы ИИ, используемой для предсказания локализации белков на субклеточном уровне. Сочетание краудсорсинга и ИИ привело к улучшенной классификации паттернов белков и первому в истории идентификации 10 новых членов семейства клеточных структур, известных как "палочки и кольца". Об этом заявила Эмма Лундберг из KTH, руководитель Cell Atlas в рамках проекта Human Protein Atlas.

Данные активно интегрируются в публичную базу данных Human Protein Atlas и станут ресурсом для исследователей по всему миру, изучающих клетки человека, белки и развитие болезней.

Исследователи интегрировали анализ локализации белков из изображений Human Protein Atlas прямо в популярную многопользовательскую онлайн-игру EVE Online через мини-игру "Project Discovery". В ней участвовало более 300 000 гражданских учёных, которые вместе сгенерировали более 33 миллионов классификаций изображений по локализации белков.

Способности игроков сравнили с системой ИИ под названием Localization Cellular Annotation Tool (Loc-CAT) — первым обобщённым инструментом для аннотирования белков с множественной локализацией по изображениям.

Хотя Loc-CAT превзошёл игроков в классификации многих распространённых классов белков, совокупные данные игроков лучше идентифицировали редкие классы и могли аннотировать новые паттерны, для которых не было обучающих данных. Комбинирование аннотаций игроков с машинным обучением значительно повысило производительность Loc-CAT.

"Интеграция научных задач в established компьютерные игры станет обычным подходом для использования вычислительной мощности человеческого мозга", — считает Лундберг.

Для дальнейшего прогресса исследователи объявили Human Protein Atlas 2018 Challenge на платформе Kaggle (старт 17 сентября). Участникам предстоит анализировать изображения для классификации субклеточных белковых паттернов. Их вклад поможет продвинуть область белковой биологии.