Süvaõppe tarkvara aitab mikroskoobipiltidel tuvastada pisikesi baktereid

Süvaõppe tarkvara aitab mikroskoobipiltidel tuvastada pisikesi baktereid

Süvaõppetarkvara Omnipose aitab lahendada mikroskoobipiltidelt erinevate ja pisikeste bakterite tuvastamise väljakutse. Lisaks sellele esialgsele eesmärgile on mikroskoopilistel piltidel saavutatud ka mitut muud tüüpi pisikeste objektide tuvastamine.

Joseph Mougousi UW meditsiini mikrobioloogia labor ja Paul A. Wigginsi Washingtoni ülikooli füüsika- ja bioinseneri labor katsetasid tööriista. Selle töötasid välja füüsikatudeng Kevin J. Cutler ja tema meeskond Washingtoni ülikoolis.

Mougous ütles, et füüsikaüliõpilasena näitas Cutler "ebatavalist huvi bioloogiasse süveneda, et õppida kohapeal lahendamist vajavaid probleeme. Ta tuli minu laborisse ja leidis ühe kiiresti." Ta lahendas selle suurejooneliselt.

Nende leidudest on juttu ajakirja Nature Methods 17. oktoobri numbris.

Teadlased leidsid, et Omnipose, kes on koolitatud suurel bakterikujutiste andmebaasil, toimis hästi lugematute bakterite iseloomustamisel ja kvantifitseerimisel segamikroobikultuurides ning kõrvaldas mõned vead, mis võivad esineda selle eelkäija Cellpose puhul.

Lisaks ei saanud tarkvara kergesti petta antibiootikumravist tingitud äärmuslike muutustega rakukujus või interbakteriaalsest agressioonist tingitud kemikaalide antagonismiga. Tegelikult näitas programm, et E. coli katses võib see isegi tuvastada rakkude mürgitust.

Lisaks suutis Omnipose hästi ületada erinevate bakterite optiliste omaduste tõttu tekkinud tuvastamisprobleemid.

Enamik baktereid on kerade või varraste kujulised, kuid mõnedel on ka muud põhikujud, näiteks: B. keerdunud spiraalid. Lisaks võib Omnipose tuvastada keerukamaid pikliku kujuga või okste, filamentide ja lisanditega baktereid – kõik füüsilised omadused, mis võivad süvaõppevahenditel raskendada pildil esinevate bakterite väljaselgitamist.

Programmil on endiselt mõningaid piiranguid objektide kattumise käsitlemisel rahvarohke mikroobikogukonna 3D-proovi 2D-renderdamisel. Näiteks kattuvad objektid loovad seinale kella efekti, mis fotol paistab, nagu hüppaks see inimese peast välja.

Kiiresti kasvava umbrohu A. thaliana juure algandmekogumi rakkude analüüsimisel näitas Omnipose selles 3D-proovis siiski mõningaid eeliseid võrreldes varasemate lähenemisviisidega.

Teised Mougouse laborirühma uuringud Omnipose'i võimete kohta näitasid, et teatud suurusest allapoole jäävaid baktereid võib tööriistal olla raske tuvastada.

Vaatamata nendele puudustele usuvad teadlased, et Omnipose võib olla lahendus, mis "aitab vastata erinevatele bakterirakubioloogia küsimustele".

Et näha, kas sellest võib saada ka multifunktsionaalne tööriist teistes mikroskoopiast sõltuvates bioloogilistes või isegi mitteeluteaduse valdkondades, katsetasid teadlased programmi üliväikese ümarussi C. elegans mikrograafidega, mis on oluline organism geneetikas, neuroteaduses, arengu- ja mikroobikäitumise uuringutes. Nagu mõned bakterid, on see olend pikliku kujuga. Nagu paljud teised ussid, võib see väänata. Omnipose suutis tuvastada C. elegansi sõltumata selle erinevatest venitustest, kontraktsioonidest ja muudest liigutustest. See võime võib olla kasulik näiteks neuraalsetes uuringutes C. elegansi liikumise kohta aeglustatud jälgimise ajal.

Selliseid tööriistu nagu Omnipose arendades püüavad teadlased ühe piksli täpsusega skaalat lahtri piiride määratlemiseks. Seda seetõttu, et enamik bakterirakukehade pilte koosneb vaid mõnest pikslist. Teadlased selgitasid, et piiride määratlemist pildi sees nimetatakse segmenteerimiseks. Nad töötasid välja Ominpose'i, kasutades ülitäpset sügava närvivõrgu segmenteerimisalgoritmi. Nende katsed näitasid, et Omnipose'il on enneolematu segmenteerimistäpsus.

Teadlased kavandasid Omnipose'i kasutamiseks tüüpilistes uurimislaborites ning tegid lähtekoodi, koolitusandmed ja mudelid ning programmi kasutamise dokumentatsiooni avalikult kättesaadavaks.

"Me oletame, et Omnipose'i kõrge jõudlus erinevates rakulistes morfoloogiates ja modaalsustes võib avada teavet mikroskoopiapiltidelt, mis varem olid kättesaamatud," kirjutavad teadlased oma raportis.

Arvestades probleemi olulisust, on tegemist rahvarohke väljaga. Kuid Kevini lahendus paistab teiste seast silma. Usume, et see muudab põhjalikult bioloogilise pildi analüüsi.

Joseph Mougous, UW meditsiin

Lisaks Cutlerile, Wigginsile ja Mougousele olid Omnipose'i katseprojekti teised teadlased Carsen Stringer, Teresa W. Lo, Luca Rappez ja Nicholas Stroustrup. S. Brooke Peterson ja Paul Wiggins. Mougous on Howard Hughesi meditsiiniinstituudi teadur.

Allikas:

Washingtoni ülikooli meditsiinikool / UW meditsiin

Viide:

Cutler, K.J. et al. (2022) Omnipose: ülitäpne morfoloogiast sõltumatu lahendus bakterirakkude segmenteerimiseks. Looduslikud meetodid. doi.org/10.1038/s41592-022-01639-4.

.