p Pesquisadores da Universidade de Illinois Urbana Champaign desenvolveram uma nova técnica que combina imagem sem rótulo com inteligência artificial para visualizar células vivas sem rótulo por um tempo prolongado. Esta técnica tem aplicações potenciais no estudo da viabilidade e patologia celular. p O estudo "Imagem de fase com especificidade computacional (PICS) para medir mudanças de massa seca em compartimentos subcelulares" foi publicado em Nature Communications .

p "Nosso laboratório é especializado em imagem sem etiqueta, o que nos permite visualizar células sem o uso de produtos químicos tóxicos, "disse Gabriel Popescu, professor de engenharia elétrica e da computação e diretor do Quantitative Light Imaging Laboratory do Beckman Institute for Advanced Science and Technology. "Contudo, não podemos medir atributos específicos da célula sem usar corantes fluorescentes tóxicos. Resolvemos esse problema neste estudo. "

p "Tínhamos a ideia de que métodos computacionais poderiam estimar a aparência da amostra sem realmente matar as células, "disse Mikhail Kandel, aluno de pós-graduação do grupo Popescu.

p Os pesquisadores primeiro fotografaram as células ao longo de vários dias, usando sua técnica não destrutiva sem rótulos. No final do experimento, eles mancharam as amostras e usaram o aprendizado profundo, que é um subconjunto do aprendizado de máquina, para saber onde os corantes de fluorescência estariam localizados. "Isso nos permitiu estimar a mancha em nossos filmes iniciais sem realmente manchar as células, "Kandel disse.

p "Embora a IA tenha sido usada no passado para criar um tipo de imagem a partir de um tipo diferente de coloração, conseguimos programá-lo para analisar as imagens em tempo real, "Popescu disse." Usando o aprendizado profundo, fomos capazes de olhar para as células que nunca foram marcadas com qualquer corante, e o algoritmo foi capaz de localizar com precisão diferentes partes da célula. "

p “Outra vantagem da técnica é que podemos realizar experimentos ao longo de muitos dias. As células permanecem vivas mesmo depois de mais de uma semana, "disse Yuchen He, aluno de pós-graduação do grupo Popescu. "Isso não pode ser feito com corantes fluorescentes, pois a toxicidade química pode matar as células."

p "Este estudo destacou o potencial das técnicas baseadas em IA para aprender modelos complicados, como a concentração de corantes específicos, que vai além das capacidades a olho nu, "Kandel disse." Quanto mais podemos ensinar nosso método para reconhecer padrões, mais tipos de experimentos podem ser realizados sem recorrer à morte das células. "

p Os pesquisadores agora estão tentando adaptar algoritmos de aprendizagem profunda em diferentes linhagens celulares e amostras biológicas. "O treinamento de modelos de aprendizado profundo requer uma grande quantidade de dados porque queremos garantir que eles funcionem bem em diferentes cenários. Felizmente, nossos instrumentos de imagem facilitam a geração dos dados de treinamento necessários de maneira eficiente, " Ele disse.

p "Esses algoritmos de aprendizado profundo podem ser usados ​​para várias aplicações, "Popescu disse." Podemos avaliar a viabilidade celular por um longo tempo sem rotular as células, podemos diferenciar entre diferentes tipos de células em doenças, e podemos estudar diferentes processos celulares. "