La IA mejora el análisis de estructuras celulares
Nuevas herramientas de IA mejoran la comprensión de las formaciones de enzimas en las células biológicas.
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- ¿Qué es IMPDH2?
- La importancia de las células madre embrionarias de ratón
- Necesidades de software para el análisis
- Desarrollo de una solución de IA
- Segmentación de imagen
- Entrenamiento del modelo de IA
- Resultados del entrenamiento
- Pruebas de la IA
- Experimento de curso de tiempo
- Experimento de cambio de microscopía
- Importancia del rendimiento del modelo
- Desafíos y consideraciones
- Pensamientos finales
- Conclusión
- Fuente original
La microscopía de fluorescencia multiparamétrica es una herramienta útil en biología. Ayuda a los científicos a ver y medir procesos biológicos en células, tanto vivas como fijadas. Sin embargo, analizar los datos que provienen de estos microscopios puede ser muy complicado. La Inteligencia Artificial (IA) se ve ahora como una solución potencial para ayudar con este análisis, pero no se ha utilizado lo suficiente en esta área.
¿Qué es IMPDH2?
Un área interesante donde la IA puede tener un papel es en el estudio de una enzima específica llamada Inosina Monofosfato Deshidrogenasa 2 (IMPDH2). Esta enzima es importante para producir nucleótidos de guanina, que son cruciales para la salud celular y la energía. Dependiendo de las necesidades de la célula, IMPDH2 puede adoptar diferentes formas. En algunas células que no necesitan mucha energía, se distribuye uniformemente en la célula. En otras células que necesitan más energía, forma grandes estructuras organizadas llamadas formaciones en varilla-anillo.
Estas estructuras en varilla-anillo no son exclusivas de IMPDH2. Otras enzimas también forman formas similares. Esto sugiere que estas formaciones podrían ayudar a controlar cómo funcionan estas enzimas, independientemente de otros factores reguladores.
La importancia de las células madre embrionarias de ratón
Las células madre embrionarias de ratón (ESCs) son una excelente manera para que los investigadores estudien estas formas en varilla-anillo. En condiciones donde estas células pueden crecer libremente, IMPDH2 aparece mayormente en la forma de varilla-anillo. Pero a medida que estas células comienzan a diferenciarse y cambiar, estas estructuras se descomponen y se distribuyen más uniformemente en la célula. Dado que las formas en varilla-anillo son claras y fáciles de ver, contarlas y medirlas debería ser sencillo. Sin embargo, cuando hay muchas estructuras presentes en una imagen, se vuelve difícil analizarlas a mano.
Necesidades de software para el análisis
Dado el gran número de formas en varilla-anillo en las imágenes, cualquier software desarrollado para analizar estos datos necesita cumplir con criterios específicos:
- Debe identificar con precisión las formas de varilla y anillo en diferentes experimentos y condiciones.
- Debe poder funcionar automáticamente sin requerir muchos ajustes.
- Necesita procesar conjuntos de datos mucho más rápido que el conteo manual.
- Debe ser fácil de usar y capaz de exportar datos para análisis adicionales.
Desarrollo de una solución de IA
Los investigadores se propusieron crear un enfoque de Aprendizaje Profundo para cuantificar las formas de varilla y anillo de IMPDH2 en células de ratón. El objetivo era crear una herramienta que también pudiera ser útil para estudiar formas celulares similares formadas por otras enzimas.
Segmentación de imagen
La Segmentación de imágenes es una tarea popular en visión por computadora. Involucra detectar diferentes objetos en imágenes. Hay dos maneras principales de hacerlo: usando modelos preexistentes en nuevos conjuntos de datos o reentrenando modelos con nuevos datos para mejorar los resultados. Algunos modelos conocidos, como YOLO y Cellpose, son geniales para muchas tareas, pero no identifican específicamente las formas de varilla o anillo.
Para superar esto, los investigadores decidieron entrenar modelos específicos adaptados a sus necesidades, que tendrían en cuenta los aspectos únicos de sus datos.
Entrenamiento del modelo de IA
Los investigadores utilizaron un modelo llamado UNet. Entrenaron cinco modelos individuales, cada uno analizando secciones de sus datos de imagen. Después de entrenar, cada modelo se utilizó en conjunto para hacer predicciones sobre nuevas imágenes. Este enfoque llevó a una mejor precisión en la detección de formas de varilla y anillo.
Resultados del entrenamiento
Los modelos produjeron resultados positivos. Mostraron alta precisión en la detección de las formas y proporcionaron una manera de medir varias características, como el número de varillas y anillos, su tamaño promedio y cómo cambian a lo largo del tiempo. Estas mediciones son valiosas para entender la importancia biológica de estas estructuras.
Pruebas de la IA
Los modelos entrenados fueron luego probados en diferentes escenarios. Una prueba implicó observar cómo cambiaban las estructuras en varilla-anillo a lo largo del tiempo al cambiar las condiciones de crecimiento de las ESCs de ratón. En otra prueba, los modelos analizaron imágenes tomadas con un microscopio diferente para ver cómo se mantenía el rendimiento bajo diferentes condiciones.
Experimento de curso de tiempo
En la primera prueba, los científicos registraron cómo el número de estructuras en varilla-anillo cambiaba a medida que se trataban las ESCs con diferentes medios a lo largo del tiempo. Los modelos funcionaron bien, capturando con precisión la reducción de estas estructuras a medida que las células comenzaban a diferenciarse.
Experimento de cambio de microscopía
En la segunda prueba, se tomaron imágenes con un microscopio diferente. Inicialmente, los modelos no funcionaron bien debido a las diferencias en la calidad de la imagen. Sin embargo, después de ajustar cómo se procesaban las imágenes para que coincidieran con ciertas especificaciones, los modelos mostraron una precisión mucho mejorada.
Importancia del rendimiento del modelo
Ambas pruebas mostraron que los modelos podían funcionar bien a pesar de los cambios en las condiciones. Esto sugiere que pueden proporcionar información valiosa en varios estudios biológicos. Sin embargo, los investigadores señalaron algunos desafíos. Por ejemplo, cómo el juicio humano experto a veces puede introducir sesgo, y cómo es esencial garantizar que los modelos se entrenen con imágenes de alta calidad.
Desafíos y consideraciones
Los investigadores destacaron varias áreas para mejorar. Por ejemplo, medir la precisión en IA no es sencillo porque a menudo depende de las anotaciones humanas, que pueden variar de un experto a otro. Además, los científicos notaron que la resolución de las imágenes afecta cómo el modelo puede detectar formas. Una alta magnificación puede dar lugar a menos objetos visibles, mientras que una baja magnificación ofrece más objetos con menor detalle.
Pensamientos finales
En resumen, el desarrollo de herramientas de IA para analizar datos biológicos representa un avance significativo. Con el exitoso entrenamiento de modelos para clasificar y medir estructuras en varilla-anillo en imágenes de microscopía, los investigadores han creado una línea de trabajo que puede ayudar en estudios adicionales de procesos y estructuras celulares.
Este modelo no solo es aplicable a IMPDH2, sino que también puede beneficiar el estudio de otras estructuras similares en varios organismos, como levaduras y peces. La investigación indica que, aunque el modelo actual funciona bien, el trabajo futuro podría incluir el seguimiento de estas estructuras en tiempo real, lo que podría abrir aún más posibilidades en la investigación biológica.
Conclusión
En conclusión, la combinación de IA y microscopía tiene el potencial de transformar cómo recogemos y analizamos datos biológicos. El trabajo realizado aquí no solo mejora el análisis de estructuras en varilla-anillo en células, sino que también establece las bases para futuros desarrollos que podrían mejorar nuestra comprensión de los procesos celulares a una mayor escala. A medida que la tecnología sigue evolucionando, será emocionante ver cómo estas herramientas pueden ayudar aún más a los científicos en su búsqueda por explorar las complejidades de la biología.
Título: Domain Specific AI Segmentation of IMPDH2 Rod/Ring Structures in Mouse Embryonic Stem Cells
Resumen: BackgroundInosine monophosphate dehydrogenase 2 (IMPDH2) is an enzyme that catalyses the rate limiting step of guanine nucleotides. In mouse embryonic stem cells (ESCs) IMPDH2 is held as large multi-protein complexes known as rod-ring (RR) structures that dissociate when ESCs differentiate. Manual analysis of RR structures from confocal microscopy images, although possible, is not feasible on a large scale due to the quantity of RR structures present in each field of view. To address this analysis bottleneck, we have created a fully automatic RR image classification pipeline to segment, characterise and measure feature distributions of these structures in ESCs. ResultsWe find that this model can automatically segment images with a Dice score of over 80% for both rods and rings for in-domain images compared to expert annotation, with a slight drop to 70% for datasets out of domain. Important feature measurements derived from these segmentations show high agreement with the measurements derived from expert annotation, achieving an R2 score of over 90% for counting the number of rings and rods over the dataset. ConclusionsWe have established for the first time a quantitative baseline for RR distribution in pluripotent ESCs and have made a pipeline available for training to be applied to other models in which RR remain an open topic of study.
Autores: David A. Turner, S. T. M. Ball, M. J. Hennessy, Y. Tan, K. F. Hoettges, N. D. Perkins, D. J. Wilkinson, M. R. H. White, Y. Zheng
Última actualización: 2024-10-17 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.16.617897
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.16.617897.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a biorxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.