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機器學習能快速揭示細胞內部結構

來源:科技日報   發(fā)布時間:2021-10-11 09:55:18

  借由高功率顯微鏡和機器學習,美國科學家研發(fā)出一種新算法,可在整個細胞的超高分辨率圖像中自動識別大約30種不同類型的細胞器和其他結構。相關論文發(fā)表在最新一期的《自然》雜志上。領導該COSEM(電子顯微鏡下細胞分割)項目團隊的奧布蕾·魏格爾說,這些圖像中的細節(jié)幾乎不可能在整個細胞中手動解析。僅一個細胞的數據就由數萬張圖像組成,通過這些圖像追蹤該細胞的所有細胞器,需要一個人花60多年時間。但是新算法可在數小時內繪制出整個細胞。

  除了《自然》上兩篇文章外,研究團隊還發(fā)布了一個數據門戶“開放細胞器”,任何人都可通過該門戶訪問他們創(chuàng)建的數據集和工具。這些資源對于研究細胞器如何保持細胞運行非常寶貴,過去科學家們并不清楚不同細胞器和結構怎樣排列——它們如何相互接觸及占據多少空間?,F在,這些隱藏的關系首次變得可見。

  在過去十年中,研究團隊使用高功率電子顯微鏡從多種細胞中收集了大量數據,包括哺乳動物細胞。

  最新的機器學習工具可在電子顯微鏡數據中精確定位突觸,即神經元之間的連接。研究人員調整了算法來繪制或分割細胞中的細胞器,該分割算法為圖像中的每個像素分配一個數字,這個數字反映了像素離最近的突觸有多遠,算法使用這些數字來識別和標記圖像中的所有突觸。COSEM算法的工作方式與之類似,但維度更多。研究人員根據每個像素與30種不同類型的細胞器和結構中的每一種的距離對每個像素進行分類。然后,算法整合所有這些數字來預測細胞器的位置。

  研究人員表示,利用這些數字,該算法還能判斷特定的數字組合是否合理。例如,一個像素不能既位于內質網內,同時又位于線粒體內。

  為了回答諸如細胞中有多少線粒體或它們的表面積是多少等問題,研究團隊構建的算法結合了有關細胞器特征的先驗知識。經過兩年的工作,COSEM研究團隊最終找到了一套算法,可為迄今為止收集的數據生成良好的結果。

  目前,研究團隊正在將成像提升到更高的細節(jié)水平,并進一步優(yōu)化工具和資源,創(chuàng)建一個更為廣泛的細胞標注數據庫和更多種細胞和組織的詳細圖像。這些成果將支持未來的新研究領域——4D細胞生理學,以了解細胞在構成有機體的不同組織中的相互作用。

責任編輯:平小娜