科学家AI平台新应用:分析病原体如何感染人类细胞

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北京时间2月13日消息,科学家近日使用与自动驾驶汽车相同的算法,创建有另一个AI平台HRMAn对病原体感染人类细胞进行分析,不仅达到生物学家人工操作所能完成的效果,同时还提高了海量生物数据分析的精度。

弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)和伦敦大科学些院(UCL)的科学家创建有另一个利用AI算法的HRMAn(Host Response to Microbe Analysis)平台,并将研究结果发表在期刊eLife上。HRMAn平台利用淬硬层 神经网络来分析病原体和人类(即:宿主)细胞相互作用图像中的僵化 模式,提取出与科学家人工完成相同的细节特征,具有开源性,易于使用的特点,还都要针对包括肠道沙门氏菌在内的不同病原体进行定制。

该项目负责人表示,对生物学家来说,这项这样 耗时费力的任务,现在却只需在电脑上花几分钟,就不能了解更多关于传染性病原体的知识,以及身体如何对哪此病原体做出反应。HRMAn还都要像生物学家一样看完宿主和病原体的相互作用。

研究小组通过人体对刚地弓形虫的反应来验证HRMAn平台的效果。研究人员分类分类整理逾3万张5种不类似于型弓形虫感染的人类细胞显微镜图像,并载入HRMAn进行分析。HRMAn检测并分析了17.116万个富含病原体的细胞室,提供了关于每个细胞中寄生虫数量、寄生虫在细胞内的位置、以及有几块细胞蛋白质与寄生虫相互作用等变量的完整性信息。研究人员发现,此前的自动宿主-病原体图像分析的尝试未能捕捉到你你这个层次的细节,而使用与自动驾驶汽车相同的算法所创建的你你这个平台,则提高了海量生物数据分析的精度。当平台以训练有素的专家的措施评估基于图像的数据时,人工智能(AI)算法就会派上用场。

此外,研究人员还表示,HRMAn平台不仅能用于回答宿主-病原体相互作用的具体哪此的难题,在你你这个领域之外也有深远的影响。HRMAn还都要分析任何荧光图像,使之跟生物学的或者 不同领域相关,包括癌症研究。