Share This
Связаться со мной
Крути в низ
Categories
//Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

23.06.2021Category : My Habr

Исследователи из университета Цюриха обучили нейронную сеть распознавать клетки, инфицированные аденовирусами или вирусами герпеса. С помощью метода флуоресцентной микроскопии они собрали изображения клеток, на которых обучили алгоритм.

issledovateli nauchili algoritm nahodit na snimkah zarazhennye virusom kletki 4360d72 - Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

iStock.com / photoman

Флуоресцентная микроскопия позволяет увидеть изменения в ядре клетки, пораженной вирусом. Она также помогает выявлять тяжелые острые инфекции на ранней стадии: у человека аденовирусы могут инфицировать клетки дыхательных путей, а вирусы герпеса – клетки кожи и нервной системы. Эти вирусы также могут вызывать стойкие инфекции, которые не может полностью подавить иммунная система и которые производят вирусные частицы в течение многих лет. Когда пораженные клетки выделяют активизируются, инфекция начинает быстро распространяться, что может привести к острым заболеваниям легких или нервной системы.

Исследовательская группа Урса Гребера, профессора кафедры молекулярных наук, показала, что алгоритм машинного обучения может распознавать клетки, инфицированные герпесом или аденовирусами, исключительно на основе флуоресценции ядра. Авторы считают, что их разработка может предсказывать реакцию клеток человека на вирусы или микроорганизмы и открывает новые возможности для понимания инфекций и открытия новых активных агентов против патогенов.

issledovateli nauchili algoritm nahodit na snimkah zarazhennye virusom kletki e7306f4 - Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

Маркировка инфицированных HSV-1 и AdV клеток

Метод анализа основан на сочетании флуоресцентной микроскопии живых клеток с процессами глубокого обучения. Герпес и аденовирусы, образующиеся внутри инфицированной клетки, изменяют организацию ядра, и эти изменения можно наблюдать под микроскопом. Группа разработала алгоритм глубокого обучения для автоматического обнаружения этих изменений. Сеть обучается с помощью большого набора микроскопических изображений и учится определять закономерности, характерные для инфицированных или неинфицированных клеток.

issledovateli nauchili algoritm nahodit na snimkah zarazhennye virusom kletki 8d3c884 - Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

Схема работы нейросети

Исследовательская группа также продемонстрировала, что алгоритм способен выявлять острые и тяжелые инфекции с точностью 95 % и заблаговременно, до 24 часов. Обучающим материалом послужили изображения живых клеток литических инфекций (когда вирус воспроизводит себя и убивает клетку-хозяина), а также изображения устойчивых инфекций, при которых вирусы производятся непрерывно, но только в небольших количествах.

Группа уже обнаружила некоторые различия: внутреннее давление ядра больше при литических инфекциях, чем при устойчивых.

issledovateli nauchili algoritm nahodit na snimkah zarazhennye virusom kletki 5e8c9c5 - Исследователи научили алгоритм находить на снимках зараженные вирусом клетки

Различия в давлении ядра клеток

Кроме того, в клетке с литической инфекцией вирусные белки быстрее накапливаются в ядре.

Ранее исследователи из Nvidia и кафедры стволовых клеток и регенеративной биологии Гарвардского университета смогли разработать набор инструментов для глубокого обучения, чтобы помочь ученым изучать области ДНК, определяющие уникальную функцию клетки, даже когда данные ограничены или зашумлены. Обычно такое встречается при раннем обнаружении рака или генетических заболеваниях.

  • 0 views
  • 0 Comment

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Свежие комментарии

    Рубрики

    About Author 01.

    Roman Spiridonov
    Roman Spiridonov

    Привет ! Мне 38 лет, я работаю в области информационных технологий более 4 лет. Тут собрано самое интересное.

    Categories 05.

    © Speccy 2020 / All rights reserved

    Связаться со мной
    Close