Подходы искусственного интеллекта к оценке первичных ресничек
1 мая 2021 г.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений становится мощным, менее предвзятым и быстрым подходом по сравнению с широко используемыми методами. Здесь мы обучили Ии распознавать клеточную органеллу, первичные реснички и анализировать такие свойства, как длина и интенсивность окрашивания, строгим и воспроизводимым образом.
Современные методы анализа ресничек трудоемки и подвержены ошибкам и смещениям. Наш подход направлен на оптимизацию времени и усилий при одновременном устранении потенциальных ошибок. Основным преимуществом, которое предлагает этот метод, является повышенная строгость и воспроизводимость и количественный анализ изображений.
Этот тип подхода не только относится к анализу ресничек, но и может быть широко применен ко многим биологическим вопросам клеток, включая те, которые касаются других органелл и цитоскелетных белков. Для начала откройте обучающий набор данных, выберите файл в меню, нажмите кнопку Импорт экспорта и выберите Создать ND-файл из последовательности файлов. Выберите папку, содержащую набор обучающих данных, и в центре диалогового окна откроется список файлов.
Вручную определите организацию файлов, используя хотя бы один параметр в раскрывающемся меню. Введите соответствующие числовые значения под каждым выбранным параметром и выберите «Нет» там, где параметры не выбраны. Нажмите кнопку Преобразовать, чтобы открыть документ ND.
Чтобы откалибровать изображение, щелкните правой кнопкой мыши на некалиброванной опции в левом нижнем углу изображения. Щелкните Откалибровать документ, затем щелкните Размер пикселя, введите значение и нажмите кнопку ОК. Выберите просмотр элементов управления анализом, откройте двоичную панель инструментов и выберите автоматическое обнаружение или рисование объекта для ручной идентификации ресничек путем точной трассировки отдельных цилиарных структур на всех открытых кадрах.
Для обучения ИИ выберите nis. ai, нажмите сегмент поезда. ai, чтобы открыть сегмент поезда.
ai box, а затем выберите исходный канал, который будет использоваться для обучения. Выберите соответствующие двоичные файлы GroundTruth для обучения ИИ. Выберите необходимое количество итераций для обучения ИИ в зависимости от двоичного размера и распределения, затем выберите папку назначения, чтобы сохранить обученный AI-файл, и нажмите «Обучить», чтобы обучить программное обеспечение. Этот процесс занимает несколько часов.
Откройте экспериментальные конфокальные изображения ресничек, как описано выше, преобразовав образец. Файлы TIF в файлы ND2. Во всплывающем окне выберите многоточечный из первого выпадающего меню и введите значение, соответствующее общему количеству изображений.
Во втором раскрывающемся списке выберите длина волны и измените значение на общее количество каналов в папке. Программа автоматически разблокирует окно выбора длины волны, расположенное в нижнем, правом конце всплывающего окна. В окне выбора длины волны используйте раскрывающееся меню цвета, чтобы выбрать цвет каждого канала.
Укажите каждому каналу другое имя в столбце name. Как только вся информация будет обновлена, нажмите кнопку Конвертировать. Откалибруйте изображения, как описано выше.
Убедитесь, что размер пикселя экспериментального набора данных соответствует размеру обучающего набора данных. Определите реснички на первом канале с помощью обученного ИИ из предыдущего шага. Открыть nis.
ai в меню выберите сегмент. ai, затем выберите AC3 в исходных каналах. Затем определите реснички на втором канале, выбрав MCHR1 в исходных каналах.
Программное обеспечение будет рисовать двоичные файлы на меченых ресничках. Затем проверьте изображения на наличие неправильно идентифицированных двоичных файлов. Выберите «Удалить объект» на двоичной панели инструментов, чтобы вручную удалить неправильно идентифицированные двоичные файлы.
После того, как реснички были идентифицированы и сегментированы, проанализируйте различные параметры ресничек, такие как длина и интенсивность, используя общий анализ трех инструментов. Выберите изображение в меню и нажмите новый рецепт GA3. Откроется новое окно с пустым пространством в центре.
GA3 автоматически обнаружит двоичные файлы, соответствующим образом помеченные в соответствии с ИИ, и включит соответствующий узел. GA3 также автоматически определяет каналы на изображениях и отображает их вкладки под каналами. ИИ будет сегментировать все реснички, подобные объектам в кадре, и обнаруживать неполные реснички по краям кадра.
Чтобы удалить их, выберите двоичную обработку, удалите объекты, а затем перетащите узел касания границ в пустое пространство и подключите узел к соответствующим двоичным файлам. Чтобы измерить длину ресничек, выберите размер объекта измерения, а затем длину. Перетащите параметр в центр и подключитесь к соответствующему двоичному узлу.
Чтобы измерить интенсивность ресничек, выберите некоторую интенсивность объекта. Перетащите параметр в центр и подключитесь к соответствующему двоичному узлу и интересующему каналу. В меню измерений перейдите к ратиометрии объектов и выберите коэффициент Мандера, чтобы настроить путь колокализации в GA3 путем измерения перекрытия двух каналов в отдельных ресничках.
Перетащите узел коэффициента Мандера в пустое пространство и подключите его к соответствующему двоичному файлу и каналам. ApУкажите измерения и единую таблицу, открыв меню управления данными. В базовой категории выберите столбец ApEn и нажмите кнопку Выполнить сейчас, чтобы измерить реснички.
Все измерения будут отображаться в одной выходной таблице. Репрезентативные изображения показывают, что обученный ИИ правильно идентифицировал реснички in vitro на изображениях клеток IMCD, первичных гипоталамических культур и культур гиппокампа, но никаких других нецилиарных структур, таких как цитокинетические мосты. Длина ресничек варьировалась от 0,5 до 4,5 микрометров в клетках IMCD и от двух до 12 микрометров в культуре гипоталамуса и гиппокампа.
ИИ измерил длину меченых AC3 ресничек in vivo на изображениях нашего дугообразного ядра, паравентрикулярного ядра и областей cornu ammonis one. Согласно анализу, гипоталамические реснички in vivo варьировались от одного до 15 микрометров, как видно на белых и коричневых полосах. В то время как реснички и область cornu ammonis варьировались от одного до 10 микрометров, как видно на серых полосах.
Интересно, что интенсивность цилиарного MCHR1 была сильнее в паравентрикулярном ядре, чем в дугообразном ядре. Интенсивность MCHR1 по сравнению с AC3 была построена для измерения их перекрытия. Большинство ресничек были положительными для обоих маркеров, в то время как некоторые реснички были положительными для AC3 или MCHR1.
Для количественной оценки колокализации MTHR1 в AC3 был измерен коэффициент перекрытия Мандера, и было отмечено значительное увеличение перекрытия в паравентрикулярном ядре, чем в дугообразном ядре. Для измерения интенсивности по длине ресничек полярность ресничек была определена с использованием Centrin2-GFP в качестве базального маркера тела. Это позволило отличить основание ресничек от кончиков вишневых положительных ресничек ARL13B-M.
Изменения интенсивности ARL13B по длине ресничек наблюдались там, где интенсивность ARL13B была выше у основания, чем на кончике реснички в дугообразном ядре, видимом слева, а также PVN, как видно справа. При анализе данных с помощью этого подхода важно убедиться, что качество и разрешение экспериментального набора данных соответствует тому, что используется для обучения ИИ. Основная полезность этого подхода заключается в том, что после обнаружения ресничек С помощью ИИ пользователь может творчески подходить к тому, какие свойства анализируются, настраивая рабочий процесс анализа, интегрированный в программное обеспечение.
Обзор
Это исследование исследует применение искусственного интеллекта (ИИ) для анализа первичных ресничек, сосредоточиваясь на повышении точности и эффективности измерений на основе изображений. Методология позволяет проводить строгую оценку свойств ресничек, таких как длина и интенсивность окрашивания, выявляя потенциальные расхождения в характеристиках ресничек в различных типах клеток.
Основные компоненты исследования
Область исследования
- Клеточная биология
- Анализ изображений
- Применение искусственного интеллекта
Предыстория
- Существующие методы анализа ресничек являются трудоемкими и склонными к предвзятости.
- ИИ может улучшить надежность и воспроизводимость количественных измерений.
- Этот метод может быть применим к различным вопросам клеточной биологии, вовлекающим другие органеллы.
Используемые методы
- Обучение ИИ для анализа изображений
- Применение к первичным ресничкам в различных клеточных культурах
- Калибровка и сегментация изображений с использованием специализированного ПО
Основные результаты
- Обученный ИИ успешно идентифицировал ресницы в различных клеточных контекстах.
- Длины ресничек значительно различались по разным типам клеток, варьируясь от 0,5 до 15 микрометров.
- Измерения интенсивности указывали на дифференциальное выражение маркеров ресничек.
Выводы
- Это исследование демонстрирует надежный подход на основе ИИ для анализа ресничек.
- Результаты подчеркивают актуальность этой технологии в более широких контекстах биологических исследований.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Automated AI-driven cilia analysis addresses a critical bottleneck in quantitative cell biology by enabling high-throughput, unbiased measurement of cilia features across diverse samples. This capability enhances predictive confidence in early discovery and target validation by standardizing image-based phenotypic readouts. The approach supports rigorous, reproducible data generation essential for portfolio triage and translational research continuity.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables robust phenotypic screening by quantifying cilia length and marker intensity across cell types.
- Supports mechanistic de-risking through unbiased, reproducible image analysis outputs.
- Facilitates functional target validation by comparing cilia dynamics under different experimental conditions.
- Improves predictive confidence for pathway interrogation and hypothesis testing.
Screening & Assay Development
- Prepares validated image analysis workflows for downstream high-content screening.
- Standardizes quantitative outputs such as length, intensity, and co-localization for assay reproducibility.
- Enables scalable, automated analysis across large datasets and multiple treatment groups.
- Supports reliable compound evaluation by minimizing operator bias and error.
Translational & Preclinical Research
- Aligns phenotypic measurements with disease-relevant systems by enabling cross-sample and cross-region comparisons.
- Maintains continuity from discovery through preclinical validation with standardized image-based endpoints.
- Provides risk-adjusted advancement criteria based on quantitative, reproducible data.
- Enhances translational biomarker development through rigorous image analysis.
Pipeline & Workflow Integration
This AI-based image analysis method integrates from early discovery through lead identification and preclinical research, supporting hypothesis testing and quantitative phenotyping.
- Discovery Biology: Delivers unbiased, quantitative readouts for hypothesis-driven pathway analysis.
- Screening: Provides assay-ready, reproducible image analysis workflows for high-throughput applications.
- Analytics: Outputs standardized measurements of cilia length, intensity, and co-localization for robust data comparison.
- Translational Research: Enables cross-sample and cross-region phenotypic alignment for biomarker studies.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, adaptable platform for image-based analysis across organelles and cell types.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in phenotypic assays.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and scalable image analysis workflows.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency by reducing late-stage biological risk.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement with quantitative, unbiased data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in AI training, image calibration, and confocal microscopy.
- Depends on access to high-quality imaging instrumentation and analytical software infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of image acquisition and analysis parameters.
- Adaptable to various cell types and tissues with appropriate training datasets.
- Consistency in image resolution and quality between training and experimental datasets is essential.
