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开发出具有人类能力的人工智能软件 或能分析显微镜图像中宿主与病原体的相互作用

来源:本站原创 2019-05-28 22:25

2019年5月28日 讯 /生物谷BIOON/ --称之为神经网络的计算系统基于生物大脑的学习过程,其能够实现一种机器学习形式,有助于帮助研究人员解读生物和医学成像,如今研究病原体与宿主细胞相互作用的科学家们已经开始利用这种这种技术从事相关研究了。

图片来源:GEORGE RETSECK

来自英国克里克研究所的研究者Eva Frickel表示,从事病原体-宿主相互作用研究领域的大部分人群都只是手动计数,确切地说是评估每个细胞中有多少寄生虫,以及其中一个液泡有多少寄生虫等等,如今很多学生都在一天又一天地干这些事情。

神经网络能够用于多种图像处理任务,比如人脸识别、诊断和汽车的自动驾驶,因此研究者认为,诸如这种系统可能会为其团队提供解决问题的方案,研究人员与计算生物学家Artur Yakimovich合作制造出了一种类似于人类的宿主-病原体分析仪。

研究人员开始于现有的基于开源神经网络的分析平台KNIME(用于信息挖掘),并调整其算法来处理宿主细胞及其病原体的图像,这种系统需要数千个示例图像的培训,一旦开启和运行,研究人员给其命名为HRMAn,其用于宿主对微生物的反应分析。

图片来源:en.wikipedia.org

研究者利用这种软件对多种人类细胞系中的弓形虫和肠炎沙门菌的感染进行了分析,Frickel说道,其它高通量的图像分析软件可能能够帮助识别哪些细胞中含有病原体,但HRMAn能够同时识别一次性识别病原体和宿主多种视觉特征并检测图像中的模式。事实上,研究人员发现,HRMAn能够同时识别病原体的杀灭、复制和各种细胞防御过程,就好像训练有素的科学家一样,但计算机具有更高的吞吐量、统计强度并且不需要休息或睡眠。

最后,来自苏黎世大学的寄生虫学家Adrian Hehl说道,这是一种非常重要的工具,其超越了我们人类处理和解释图像数据的能力。(生物谷Bioon.com)

参考资料:

【1】EVA FRICKEL:Host-Toxoplasma Interaction Laboratory

【2】KNIME Analytics Platform

【3】Daniel Fisch, Artur Yakimovich, Barbara Clough, et al. Defining host–pathogen interactions employing an artificial intelligence workflow eLife (2019) doi:10.7554/eLife.40560

【4】Microbiology Meets Machine Learning

RUTH WILLIAMS, May 1, 2019

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