Современные микроскопы позволяют учёным снимать видео, на которых можно наблюдать развитие эмбрионов в реальном времени. Однако превратить эти захватывающие изображения в чёткие и точные траектории движения каждой клетки, занимающей своё место в развивающемся организме, невероятно сложно.
Трудность заключается в том, что клетки движутся, делятся, а иногда и вовсе исчезают, формируя ткани и органы, которые будут составлять функционирующее взрослое животное.
Используя ядра клеток в качестве ориентиров, учёные должны определить границы каждой клетки на видеокадре — этот процесс называется сегментацией, а затем отследить клетки от одного видеокадра к другому.
В журнале Nature Methods учёные из Chan Zuckerberg Biohub в Сан-Франциско представили Ultrack — платформу для отслеживания клеток, которая может работать как с несколькими клетками в лабораторной посуде, так и с целыми эмбрионами на трёхмерных видео.
Ultrack особенно эффективен при отслеживании клеток всего эмбриона по сравнению с другими инструментами, участвующими в Cell Tracking Challenge — международной инициативе по сравнению инструментов.
«Легко отслеживать в 2D или несколько клеток, но Ultrack расширяет возможности в очень сложных сценариях, таких как 3D или полные эмбрионы», — говорит Лоик Руайе, директор по визуализации искусственного интеллекта в San Francisco Biohub и старший автор статьи. «Это очень быстро и хорошо масштабируется, но также имеет множество практических функций, облегчающих использование».
Как работает Ultrack
Алгоритмы отслеживания клеток традиционно выполняют свою задачу в два этапа: сначала сегментируют клетки в каждом кадре видео, а затем связывают одни и те же клетки между кадрами.
Ахиллесова пята этого подхода — первый этап, определение всех клеток на большом, размытом трёхмерном микроскопическом изображении. Необходимо определить, является ли то, что кажется одной большой клеткой в одном кадре видео, на самом деле несколькими клетками, проходящими друг мимо друга, или двумя клетками, которые недавно разделились.
Ultrack работает умнее, а не усерднее; он решает задачу отслеживания, одновременно решая две задачи — сегментацию и связывание.
Каждый раз, когда Ultrack проверяет потенциальную область в кадре, алгоритм строит так называемую ультраметрическую контурную карту — иерархию границ, где контуры возможных клеток представлены как композиция от более грубых к более тонким разделам.
Чтобы определить, какая граница клетки является правильной, Ultrack рассматривает все кадры, выбирая границы клеток (сегменты), которые наиболее последовательны во времени при соединении с соседними кадрами (связывание).
Этот способ мышления похож на то, как вы можете определить, является ли облако в небе одной большой структурой или двумя меньшими облаками, проходящими друг мимо друга. Ваш мозг определяет границы облаков, сравнивая более крупную структуру с двумя маленькими облаками, которые вы видели до и после — движущимися вместе, а затем в разные стороны.
Ultrack упрощает этот процесс ещё больше, рассматривая только сценарии сегментации, которые следуют правилам клеточной биологии — например, тот факт, что клетки делятся, но обычно не сливаются и не совершают резких прыжков из одного места в другое.
Такой эффективный подход не только экономит часы вычислений, но и приводит к уменьшению количества ошибок отслеживания, а значит, исследователи тратят меньше времени на исправление ошибок вручную.
«Он делает всё это без необходимости переобучения моделей глубокого обучения на каждом новом наборе данных, что является серьёзным препятствием для многих лабораторий», — говорит учёный из Biohub SF Жордау Брагантини, первый автор статьи.
Чтобы оценить производительность Ultrack в отслеживании развития органов, команда выбрала в качестве модельной системы нейромаст данио-рерио — механосенсорный орган, который помогает рыбам ориентироваться. Используя рекомендации Cell Tracking Challenge, Ultrack достиг почти идеальной точности.
А для создания Zebrahub — атласа клеток данио-рерио, опубликованного в Cell, команда Роера использовала Ultrack для реконструкции траекторий развития нескольких эмбрионов. Другие учёные из Biohub используют Ultrack для изучения таких вещей, как иммунная система данио-рерио.
inTRACKtive: инструмент для исследования больших наборов данных о слежении за клетками
Чтобы упростить изучение огромных наборов данных о слежении за клетками из Ultrack, команда Роера в сотрудничестве с коллегами из Chan Zuckerberg Initiative во главе с Чи-Ли Чиу разработала инновационный инструмент, который они называют inTRACKtive.
Используя интуитивно понятный браузерный интерфейс inTRACKtive, пользователи могут вращать эмбрионы в трёхмерном пространстве, выбирать группы клеток и следить за их траекториями для более глубокого анализа, ускорять или замедлять процессы развития и даже видеть события в обратном порядке.
Команда Роера также загрузила наборы данных из пяти других модельных видов (собранные в сообществе световых листов) — включая мышь, C. elegans и асцидию — для создания Виртуального зоопарка эмбрионов, в котором пользователи могут использовать inTRACKtive для изучения наборов данных. Поскольку inTRACKtive работает в любом браузере, пользователи могут интерактивно работать с наборами данных с ноутбука, настольного компьютера и даже с телефона.
«Мы призываем исследователей внести свой вклад в Виртуальный зоопарк эмбрионов, представив свои собственные наборы данных о целых эмбрионах других видов. Вклады помогут ресурсу расти, создавая всеобъемлющий репозиторий данных об эмбриональном развитии разных организмов», — говорит Хуэйбен.
«Далее мы планируем расширить возможности inTRACKtive за счёт интеграции данных визуализации наряду с результатами отслеживания клеток. Это позволит создавать ещё более богатые визуализации, объединяя поведение клеток и развитие тканей с живой микроскопией».
Предоставлено Chan Zuckerberg Biohub
Другие новости по теме
- Конкурс по подражанию птичьим голосам способствует повышению осведомлённости о сохранении природы в бетонных джунглях Гонконга
- Белые акулы плывут на север: за ними следуют тюлени, а они пугают отдыхающих на пляжах.
- Наши предки-приматы эволюционировали в холодных условиях, а не в тропиках
- Изменение климата приводит к тихим и зловещим переменам в эвкалиптовых лесах Австралии
- ДНК из дождевой воды позволяет заглянуть в биоразнообразие тропического полога
- Первые доказательства скрещивания между Homo sapiens и неандертальцами
- Ураган «Эрин» не нанёс серьёзного ущерба на суше, но гнёзда черепах оказались в опасности.
- Тесты на содержание кальция у птиц — шанс повысить эффективность кормления
- Микробы образуют живые электрические сети, чтобы фильтровать метан со дна океана, выяснили учёные
- Водные артерии Берлина хранят следы бактерий, отражающие антропогенное влияние
Другие новости на сайте
- Разнообразие муссонов в Восточной Азии связано с едва заметными изменениями в северных западном ветрах
- Использование стейблкоинов растёт в Венесуэле на фоне безудержной девальвации
- Рост цены Ethereum и начало альтсезона 2025: рынок на перепутье
- Metaplanet значительно увеличивает вложения в биткоин, потратив 11,6 миллиона долларов
- В чём разница между GPU и TPU при обучении больших моделей на основе трансформеров? Лучшие GPU и TPU с бенчмарками
- Вьетнам эвакуирует десятки тысяч людей из-за тайфуна Каджики
- Солана нацелена на рост до 250 долларов, пока инвесторы следят за пресейлом Snorter Token на 3,4 миллиона долларов
- Метапланет купила 103 биткоина, теперь у неё в распоряжении 18 991 BTC стоимостью 1,95 миллиарда долларов.
- Google AI представил Guardrailed-AMIE (g-AMIE): мультиагентный подход к обеспечению подотчётности в диалоговых медицинских системах на основе ИИ
- Почему биткоин резко рухнул до 110 700 долларов?