Araştırmacılar, patojenlerin hücrelerimizi nasıl etkilediğini, eğitimli bir biyoloğun hassasiyeti ile analiz edebilen, AI odaklı yeni bir platform geliştirdi.
Platform: HRMAn (Herman); Mikrop Analizine Ana Bilgisayar Tepkisi anlamına gelir, açık kaynaklıdır, kullanımı kolaydır ve Salmonella enterica dahil olmak üzere farklı patojenlere uyarlanabilir.
Francis Crick Enstitüsü ve UCL‘deki bilim insanlarının öncülüğünde olan HRMAn, patojen ve insan (konak canlı) hücre etkileşimlerinin görüntülerinde karmaşık desenleri analiz etmek için derin sinir ağları kullanarak, bilim insanlarının elle yaptığı aynı ayrıntılı özellikleri ortaya çıkardı. Araştırma, platformu indirmek ve eğitim videolarına erişmek için bir bağlantı içeren açık erişim günlüğü eLife’da yayınlandı.
Projeyi yöneten Crick’in Grup Lideri Eva Frickel: “Biyologlar için manuel, zaman alan bir iş olarak kullanılan şey, şimdi bir bilgisayarda birkaç dakika sürüyor. Bu da bulaşıcı patojenler hakkında daha fazla şey öğrenmemizi ve vücudumuzun bunlara nasıl daha hızlı ve daha kesin olarak tepki verdiğini anlamamızı sağlıyor. HRMAn aslında bir biyolog gibi konak-patojen etkileşimlerini görebilir, ancak bizden farklı olarak, yorulmaz ve uyumak zorunda olmaz!”
KNIME platformunda çalışan HRMAn’ın gücünü göstermek için ekip, kedilerde çoğalan ve dünya nüfusunun üçte birinden fazlasının taşıdığı sanılan bir parazit olanToxoplasma gondii’ye vücudun verdiği yanıtı analiz etmek için kullandı.
Crick’in Yüksek Verimli Tarama tesisindeki araştırmacılar, beş farklı Toxoplasma ile enfekte insan hücresi türünden 30.000’in üzerinde mikroskop görüntüsü topladı ve analiz için HRMAn’a yükledi. HRMAn; hücre başına parazit sayısı, hücrelerin içindeki parazitlerin yeri ve diğer değişkenlerin yanı sıra parazitlerin ne kadar etkileşime girdiği hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan, 175.000’den fazla patojen içeren hücresel bölmeyi tespit etti ve analiz etti.
Jason Mercer’in UCL’deki MRC LMCB’deki Laboratuvarı araştırmacısı Artur Yakimovich: “Konak-patojen görüntü analizini otomatikleştirme konusundaki önceki girişimler bu ayrıntı seviyesini yakalayamadı. Kendi kendine sürüş arabaları çalıştıran aynı tür algoritmaları kullanarak, laboratuvarda yapabileceklerimizde devrim yaratan yüksek hacimli biyolojik veri analizinin hassasiyetini artıran bir platform yarattık. Kodlama bilgisi az olan veya hiç bilgisi olmayan bilim insanları için bile kullanımı çok kolaydır.”
Ekip ayrıca , Toxoplasma’dan 16 kat daha küçük bakteriyel bir patojen olanSalmonella enterica’yıanaliz etmek için HRMAn’ı kullandı ve farklı patojenleri incelemek için çok yönlülüğünü gösterdi.
Crick doktora öğrencisi Daniel Fisch: “Ekibimiz HRMAn’ı konakçı-patojen etkileşimleriyle ilgili spesifik soruları yanıtlamak için kullanıyor, ancak alanın dışında da geniş kapsamlı etkileri var. HRMAn, herhangi bir flüoresans görüntüsünü analiz ederek, kanser araştırması da dahil olmak üzere birçok farklı biyoloji alanı için uygun olabilir.”
