利用人工智能（AI）標記和識別細胞的 3D 結構

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編者按：本文來自微信公眾號“新智元”（ID:AI_era），編輯：pY，36氪經授權發布。

【新智元導讀】利用人工智能（AI）標記和識別細胞的 3D 結構是一個非常有趣的研究課題。AI可以從光顯微鏡圖像中預測細胞結構的位置，而無需有害的熒光標記。

深度學習會成為科學家的重要幫手嗎？

蘇珊娜 · 拉菲爾斯基和她的同事們有一個看似簡單的目標：借助深度學習算法，成功地識別出細胞中難以識別的各種不同結構。

位于華盛頓州西雅圖的艾倫細胞科學研究所的定量細胞生物學家和副主任Susanne Rafelski 說「我們希望能夠在活體成像中標記細胞的多種不同結構」。

「我們想用3D 技術來拍攝。」

在以往的研究中，要實現這種目標通常依賴于熒光顯微鏡ーー但這種方法有很多的局限性，一是只有少數幾種顏色可以使用，不足以標記所有的結構。

另一個問題是，這些試劑價格昂貴，費時費力。

此外，這些染色劑對活細胞是有害的，用來刺激它們的光線也是有害的，這意味著成像細胞的行為本身就會損害它們。

同樣位于西雅圖的艾倫腦科學研究所(Allen Institute for brain Science)的顯微鏡專家福雷斯特?科爾曼(Forrest Collman)表示:「熒光很昂貴，這個「昂貴」體現在方方面面」。

當科爾曼和他的同事試圖用三種不同的顏色制作3D 延時影像是時，結果很驚悚，「所有的細胞都會在你面前狗帶」。

據介紹，Rafelski 團隊將熒光顯微技術和投射白光技術結合了起來，從而利用人工智能（AI）在明視野圖像上預測熒光標記的形狀。

2017 年，該團隊提出利用深度學習來識別未標記細胞明視野圖像中難以發現的結構。

通過對無標記細胞的深度學習算法，團隊制作了3D 影像，顯示了細胞核中的 DNA 和子結構，以及細胞膜和線粒體。

快速增長的領域

舊金山加利福尼亞大學和舊金山格拉德斯通心血管病研究所的神經學家 Steven Finkbeiner 使用機器人顯微鏡追蹤細胞已經長達一年。

到21世紀初，他的團隊每天累積的數據達到了兆兆字節。Finkbeiner 建議谷歌研究人員使用深度學習來發現他看不到的細胞特征。

深度學習利用計算機節點以類似于人腦神經元的方式進行分層。

首先，這個神經網絡中的節點之間的連接是隨機加權的，所以計算機最開始只是猜測。但是通過訓練，計算機會調整權重或參數，直到它開始正確運行。

芬克貝納的研究小組訓練它的系統在二維圖像中識別神經元，然后挑選出細胞核并確定給定的細胞是否是活的。

芬克貝納說「主要的目的是向科學家們展示，圖像數據中可能有比他們意識到的更多的信息」。研究小組稱這項技術為硅膠標記技術。

然而，這種方法無法識別運動神經元，可能是因為在未標記的細胞中沒有任何東西表明它們的特征。

科爾曼說，這些預測只有在人工智能能夠使用某些可見線索的情況下才會起作用。例如，細胞膜與周圍環境有著不同的折射率，從而產生對比。

展望未來

熒光預測也在制藥行業中占據著主導地位。

在戈森堡的阿斯利康公司，藥理學家 Alan Sabirsh 主要研究脂肪細胞在疾病和藥物代謝中的作用。他和 AstraZeneca 與瑞典國家應用人工智能中心合作開展脂肪細胞成像挑戰，要求在未標記的顯微照片中識別細胞核、細胞質和脂滴。

該獎項5000美元的獎金授予了由 Ankit Gupta 和 h ? kan Wieslander 領導的團隊，他們是瑞典烏普薩拉大學的兩名從事圖像處理的博士生。

像 Chang 和她的同事一樣，研究小組使用氮化鎵來識別脂滴。但是為了得到原子核，他們使用了一種不同的技術，叫做 LUpI ーー利用特權信息學習，這種技術給了機器學習的額外幫助。

在這種情況下，研究小組使用了更新的圖像處理技術來識別標準訓練圖像對中的細胞核。

由此得到的圖像并不完美: 真正的熒光染色提供了比模型更真實的細胞核和細胞質紋理。

但是，對于 Sabirsh 來說，這已經足夠了。他已經開始在機器人顯微鏡實驗中使用該代碼進行分析，目的是開發治療方法。

雖然大規模的培訓可能需要在有多個圖形處理單元的超級計算機上花費數周時間。相應的，一旦這樣做成功了，預測模型就可以用筆記本電腦甚至手機運行了。

對于許多研究人員來說，這種一次性的投資是值得的。「如果你可以收集未標記細胞的圖片，而且你已經有了訓練有素的算法,」芬克貝納說。「你基本上可以輕松又免費地獲得所有這些信息。」

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-021-00812-7

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