Автоматическое обнаружение дефектов эмбрионального развития
Сложные многоклеточные организмы могут развиться из оплодотворённых яйцеклеток только благодаря биологически точной регуляции эмбрионального развития. Ключевую роль в этом играет клеточная коммуникация через сигнальные пути. Нарушение их активности приводит к характерным дефектам развития эмбриона.
В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Methods, группа учёных под руководством профессора биологии развития Констанцского университета Патрика Мюллера представила свободное программное обеспечение EmbryoNet. Эта система автоматического анализа изображений обнаруживает и классифицирует дефекты, возникающие в ходе развития эмбрионов рыб. На основе классификации можно сделать вывод о том, какой именно сигнальный путь был нарушен. В высокопроизводительных приложениях скорость и точность ПО позволяют исследовать, например, механизмы действия лекарств.
Искусственный интеллект как ключевой компонент
До сих пор для выявления лежащих в основе сигнальных механизмов на основе видимых дефектов развития требовались эксперты, которые вручную изучали под микроскопом множество эмбрионов. Этот трудоёмкий метод утомителен и подвержен субъективным оценкам из-за отсутствия стандартизации.
«В EmbryoNet мы используем подход на основе машинного обучения, где объективную классификацию проводит нейронная сеть, обученная на более чем 2 миллионах репрезентативных изображений эмбрионов рыбки данио-рерио», — сообщает один из программистов ПО Матвей Сафрошкин. Помимо самих изображений, EmbryoNet учитывает временную информацию о развитии эмбриона и связь между дефектом развития и соответствующим сигнальным путём.
Эффективнее человека
Учёные протестировали производительность своего ПО в прямом сравнении с людьми. Задача состояла в том, чтобы сопоставить ранее не классифицированные изображения эмбрионов данио-рерио с возможными дефектами развития. С EmbryoNet соревновались не только опытные эксперты в области биологии развития, но и группы студентов в рамках учебного практикума.
«Данные студентов были включены в наше исследование и служат хорошим примером того, как современная наука и университетское преподавание могут взаимно обогащать друг друга», — говорит Мюллер. Результаты показали, что EmbryoNet может надёжно идентифицировать различные сигнальные мутации у данио-рерио. Более того, ПО работало намного быстрее и было даже более чувствительным, чем люди-эксперты.
Открытый код и адаптивность
Исследователи также продемонстрировали, что EmbryoNet можно применять не только к данио-рерио — популярной модели в биологии развития, — но и к другим видам позвоночных. «С относительно небольшими усилиями мы смогли переобучить EmbryoNet для классификации других видов, эволюционно отделившихся от данио-рерио сотни миллионов лет назад», — поясняет соавтор работы, биолог развития Даниэль Чапек.
Таким образом, это свободно используемое и модифицируемое ПО с открытым исходным кодом обладает потенциалом для ускорения характеристики мутантов по развитию у самых разных видов.