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La plataforma impulsada por inteligencia artificial analiza los patógenos con la misma precisión que los expertos

La plataforma impulsada por inteligencia artificial analiza los patógenos con la misma precisión que los expertos

Una nueva plataforma impulsada por IA puede analizar cómo los patógenos infectan nuestras células con la misma precisión que un biólogo altamente capacitado. Desarrollada por científicos del Instituto Francis Crick y UCL, la plataforma llamada HRMAn ('Herman') ayudará a los biólogos en el diagnóstico y la investigación.

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HRMAn, conocido por su nombre completo, Host Response to Microbe Analysis, se ha hecho de código abierto y es fácil de usar. La plataforma puede modificarse para diferentes patógenos, incluidos Salmonella enterica.

HRMAn funciona mientras los expertos duermen

HRMAn funciona mediante el uso de redes neuronales profundas para encontrar patrones complejos en imágenes de interacciones entre patógenos y células humanas ('huésped'). Es capaz de identificar las mismas características que los científicos analizan a mano.

"Lo que solía ser una tarea manual y que requería mucho tiempo para los biólogos, ahora nos lleva unos minutos en una computadora, lo que nos permite aprender más sobre los patógenos infecciosos y cómo nuestros cuerpos responden a ellos, de manera más rápida y precisa", dice Eva. Frickel, líder de grupo en Crick, quien dirigió el proyecto.

"HRMAn realmente puede ver las interacciones huésped-patógeno como un biólogo, pero a diferencia de nosotros, ¡no se cansa y necesita dormir!"

Para mostrar el poder de Herman, su equipo de proyecto lo utilizó para analizar la respuesta del cuerpo a Toxoplasma gondii. Este parásito está relacionado con los gatos y específicamente con la caca de gato. Se cree que más de un tercio de la población mundial es portadora de Toxoplasma gondii.

Un estudio de prueba podría localizar rápidamente parásitos dentro de las células

Para el estudio de prueba, los investigadores de la instalación de cribado de alto rendimiento de Crick recopilaron más de 30.000 imágenes de microscopio de cinco tipos diferentes de células humanas infectadas con Toxoplasma y las cargaron en HRMAn para su análisis. HRMAn fue capaz de detectar y analizar más de 175.000 compartimentos celulares que contienen patógenos.

Podría proporcionar a sus usuarios información detallada sobre la cantidad de parásitos por célula, la ubicación de los parásitos dentro de las células y cuántas proteínas celulares interactúan con los parásitos, entre otras variables.

"Los intentos anteriores de automatizar el análisis de imágenes de patógenos del huésped no lograron capturar este nivel de detalle", dice Artur Yakimovich, investigador asociado en el laboratorio de Jason Mercer en el MRC LMCB en UCL y coautor principal del estudio.

"Utilizando los mismos tipos de algoritmos que ejecutan automóviles autónomos, hemos creado una plataforma que aumenta la precisión del análisis de datos biológicos de alto volumen, lo que ha revolucionado lo que podemos hacer en el laboratorio. Los algoritmos de inteligencia artificial son útiles cuando la plataforma evalúa los datos basados ​​en imágenes como lo haría un especialista capacitado. También es muy fácil de usar, incluso para científicos con poco o ningún conocimiento de codificación ".

Código abierto y fácil de usar

La naturaleza de código abierto y fácil de usar de la herramienta significa que puede tener una amplia gama de aplicaciones en medicina e investigación.

"Nuestro equipo utiliza HRMAn para responder preguntas específicas sobre las interacciones huésped-patógeno, pero también tiene implicaciones de gran alcance fuera del campo", dice Daniel Fisch, Crick Ph.D. estudiante y co-primer autor del estudio.

"HRMAn puede analizar cualquier imagen de fluorescencia, lo que la hace relevante para muchas áreas diferentes de la biología, incluida la investigación del cáncer".


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