Identificare e delineare le strutture cellulari nelle immagini di microscopia è cruciale per comprendere i complessi processi della vita. Questo compito è chiamato “segmentazione” e consente una gamma di applicazioni, come l’analisi della reazione delle cellule ai trattamenti farmacologici o il confronto delle strutture cellulari in diversi genotipi. Era già possibile eseguire la segmentazione automatica di quelle strutture biologiche, ma i metodi dedicati hanno funzionato solo in condizioni specifiche e adattarli a nuove condizioni era costoso. Un team di ricerca internazionale guidato dalla Göttingen University ha ora sviluppato un metodo riqualificando il segmento software basato sull’intelligenza artificiale esistente qualsiasi cosa su oltre 17.000 immagini di microscopia con oltre 2 milioni di strutture annotate a mano.
Il loro nuovo modello si chiama segmento qualsiasi cosa per la microscopia e può segmentare precisamente immagini di tessuti, cellule e strutture simili in una vasta gamma di impostazioni. Per renderlo disponibile per ricercatori e medici, hanno anche creato μSAM, un software intuitivo per “segmentare qualsiasi cosa” nelle immagini di microscopia. Il loro lavoro è stato pubblicato in Metodi della natura.
Per adattare il software esistente alla microscopia, il team di ricerca lo ha valutato per la prima volta su un ampio set di dati open source, che ha mostrato il potenziale del modello per la segmentazione della microscopia. Per migliorare la qualità, il team lo ha ritenuto su un set di dati di grande microscopia. Ciò ha notevolmente migliorato le prestazioni del modello per la segmentazione di cellule, nuclei e piccole strutture nelle cellule note come organelli. Il team ha quindi creato il proprio software, μSAM, che consente a ricercatori e medici di analizzare le immagini senza la necessità di dipingere prima le strutture o addestrare un modello di AI specifico. Il software è già ampiamente utilizzato a livello internazionale, ad esempio per analizzare le cellule nervose nell’orecchio come parte di un progetto sul ripristino dell’udito, per segmentare le cellule tumorali artificiali per la ricerca sul cancro o per analizzare immagini di microscopia elettronica di rocce vulcaniche.
“L’analisi delle cellule o di altre strutture è uno dei compiti più impegnativi per i ricercatori che lavorano nella microscopia ed è un compito importante sia per la ricerca di base in biologia che per la diagnostica medica”, afferma il professore junior Constantin Pape presso l’Istituto di informatica dell’Università di Göttingen. “Il mio gruppo è specializzato in strumenti di costruzione per automatizzare tali compiti e spesso ci viene chiesto dai ricercatori per aiutare. Prima dello sviluppo del segmento qualsiasi cosa per la microscopia, abbiamo dovuto chiedere loro di annotare per primo molte strutture a mano – un difficile e tempo- Il compito di consumo. Quindi essere ulteriormente migliorato per automatizzare l’attività con il nostro strumento.
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