ИИ способен анализировать расположение белков в клетках

Американские ученые из некоммерческой компании Chan Zuckerberg Biohub разработали ИИ, который способен анализировать расположение белков в клетках и их функции по микрофотографиям. Такая система поможет картировать клетки. Исследование опубликовано в журнале Nature Methods.

Смотря на фотографии, люди способны замечать паттерны и сравнивать изображения, объединять их в группы по каким-то признакам. Однако такой подход субъективен, и человеку не всегда удается сравнивать фотографии количественно.

Американские ученые разработали метод на основе машинного обучения, который способен анализировать и сравнивать микрофотографии. Этот алгоритм назвали Cytoself. Особенность этого ИИ состоит в том, что он обучается самостоятельно, то есть его не нужно предварительно учить на примерах. Исследователи применили этот алгоритм для определения расположения белков в клетках и их функций. Анализируя фотографии, ИИ переводит каждое изображение белка в математический вектор, а затем ранжирует фотографии по степени похожести.

Работу Cytoself проверили на 1 млн микрофотографий, на которых была отображена 1,3 тысячи белков в живых клетках человека. Информация была взята из другого проекта компании — OpenCell. Его задачей является создание полной карты человеческих клеток и описание 20 тысяч белков, которые их составляют. Ранее в этом году в журнале Science были опубликованы первые характеристики 1,3 тыс. белков с фотографиями — каждый белок помечен флуоресцентной меткой.

В дальнейшем ученые хотят выяснить, может ли Cytoself замечать небольшие различия в расположении белков в клетках. Такая информация может говорить о состоянии клетки. С помощью этого подхода можно будет различать, например, здоровые и опухолевые клетки. Это поможет в понимании развития заболеваний и в разработке новых лекарств.