Платформа на основе искусственного интеллекта для атомно-силовой микроскопии, разработанная для расшифровки механики иммунных клеток человека

от

Макрофаги играют ключевую роль в иммунных процессах, включая воспаление, восстановление тканей и онкогенез, посредством различных состояний поляризации. Точная идентификация этих состояний жизненно важна для диагностики и иммунотерапии. Однако такие методы, как секвенирование РНК и проточная цитометрия, часто дорогостоящи, трудоёмки и не позволяют осуществлять обнаружение в режиме реального времени без использования меток и с высокой пропускной способностью.

Атомно-силовая микроскопия (АСМ) стала мощным инструментом для фенотипирования клеток за счёт расшифровки механобиологических сигнатур различных клеточных состояний, а искусственный интеллект (ИИ) позволяет быстро анализировать сложные данные. Однако макрофаги остаются малоизученными с помощью комбинированного подхода.

В исследовании, опубликованном в журнале Small Methods, группа под руководством профессора Ли Яна из Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук разработала и подтвердила неинвазивный метод без использования меток, сочетающий АСМ с глубоким обучением для точного профилирования механофенотипов макрофагов человека и быстрой идентификации их состояний поляризации.

Этапы исследования

1. Исследователи использовали локализованные кривые «сила-расстояние» из АСМ для извлечения биомеханических классификаторов.
2. Затем они обучили глубокую нейронную сеть, включающую интеллектуальное назначение весов и пиксельное голосование, для прогнозирования состояний поляризации макрофагов: наивных (M0), провоспалительных (M1) и противовоспалительных (M2).

Для проверки модели ИИ исследователи проанализировали всю популяцию стимулированных макрофагов, используя алгоритм взвешенного голосования, первоначально обученный и оптимизированный на хорошо охарактеризованных наивных фенотипах M0, M1 и M2.

Результаты

  • Окончательное распределение вероятностей по четырём категориям (наивные M0, M1, M2 и M1/M2) составило 4,3%, 52,2%, 26,1% и 17,4% соответственно.

  • Исследователи подтвердили модель ИИ с помощью проточной цитометрии. Они показали, что стимуляция псевдовирусом преимущественно индуцирует фенотип M1, с меньшими пропорциями M2 и смешанных клеток M1/M2, в то время как наивные клетки M0 практически отсутствовали.

  • Данные проточной цитометрии в значительной степени подтвердили классификации, полученные с помощью модели, подчёркивая её способность различать подтипы макрофагов, включая смешанные фенотипы.

Это исследование предоставляет мощный инструмент для изучения прогрессирования заболеваний и терапевтических ответов, который может быть распространён не только на макрофаги, но и на другие типы клеток. Оно прокладывает путь для диагностики, основанной на механофенотипах при раке, фиброзе и инфекционных заболеваниях.

Источник: Chinese Academy of Sciences.

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте