Автоматическое отслеживание биологических частиц на изображениях клеточной микроскопии

Ученые из Гейдельбергского университета и Немецкого центра исследования рака (DKFZ) разработали мощный метод анализа изображений живой клетки для отслеживания движения биологических частиц. Этот так называемый вероятностный метод отслеживания частиц является автоматическим, компьютерным и может использоваться для анализа двумерных и трехмерных изображений микроскопии с временным разрешением.

Метод из Гейдельберга показал лучший общий результат в международном соревновании, сравнивавшем различные методы анализа изображений. Результаты конкурса были недавно опубликованы в журнале Nature Methods.

Контекст и важность задачи

Автоматическое отслеживание движения биологических частиц (вирусов, клеточных везикул, рецепторов) критически важно для количественного анализа внутриклеточных динамических процессов в биомедицине. Ручной анализ изображений с сотнями или тысячами движущихся объектов невозможен, что стимулировало разработку автоматических компьютерных методов.

Международное сравнение методов

В 2012 году впервые был организован международный конкурс "Particle Tracking Challenge" для объективного сравнения производительности таких методов. В нем участвовали 14 исследовательских групп, включая команду доктора Уильяма Дж. Годинеса и адъюнкт-профессора доктора Карла Рора из Гейдельбергского университета и DKFZ.

Методы применялись к широкому спектру 2D- и 3D-изображений, а их производительность оценивалась по различным метрикам. Метод Годинеса и Рора, основанный на математически обоснованном вероятностном подходе, учитывающем неопределенности в данных (например, из-за шума) и использующем знания о предметной области, занял 150 позиций в "Топ-3 рейтинга" по различным категориям данных, что стало лучшим общим результатом.

Преимущества метода

• По сравнению с детерминированными методами, вероятностный подход обеспечивает высокую точность, особенно для сложных изображений с большим количеством объектов, высокой плотностью и высоким уровнем шума.
• Метод позволяет определять траектории движения объектов и количественно оценивать такие параметры, как скорость, длина пути, тип движения или размер объекта.
• Он также автоматически обнаруживает важные динамические события, такие как слияние вируса с клеткой.

Научный контекст

Карл Рор возглавляет исследовательскую группу "Биомедицинское компьютерное зрение" (BMCV), которая разрабатывает методы информатики для автоматического анализа изображений клеточной микроскопии и радиологических снимков. Группа базируется в Центре BioQuant Гейдельбергского университета и входит в состав департамента "Биоинформатика и функциональная геномика" Института фармации и молекулярной биотехнологии университета, а также в отдел "Теоретическая биоинформатика" DKFZ (руководитель — проф. д-р Роланд Айлс). Уильям Дж. Годинес проводит постдокторские исследования в группе BMCV, посвященные разработке компьютерных методов отслеживания частиц.