Новый алгоритм, основанный на машинном обучении, с высокой точностью определяет количество бактерий на микрофотографиях, а также их видовой состав. Кроме того, программу можно научить выявлять на снимках многоклеточные микроскопические организмы, благодаря чему ею могут пользоваться генетики и эмбриологи. Исследование опубликовано в журнале Nature Methods.
Анализировать микрофотографии бактериальных культур — трудоемкая и часто длительная задача. Иногда ученым приходится вручную считать и идентифицировать тысячи микроорганизмов на одном снимке. Чтобы облегчить эту работу, создаются алгоритмы на основе машинного обучения, способные автоматически распознавать объекты, которые они «увидели» ранее на тренировочных снимках. Однако до сих пор не было высокоточного инструмента, способного безошибочно идентифицировать сложные формы бактерий в смешанных культурах.
Ученые из Вашингтонского университета разработали компьютерный алгоритм Omnipose, обученный в смешанных микробных культурах с высокой точностью считать бактерий, а также определять их вид. При этом программа распознает как бактерий простой формы, например палочек и кокков, так и сложные ветвящиеся и спиральные виды. Более того, программное обеспечение способно правильно идентифицировать даже микроорганизмы, форма которых сильно изменилась из-за действия антибиотиков или агрессивных химических веществ. Также искусственный интеллект успешно справляется с тем, что разные бактерии по-своему отражают падающий свет и, соответственно, имеют разные оптические свойства.
Единственный недостаток, который разработчикам пока не удалось преодолеть, — это неточное распознавание перекрывающихся объектов. В густой микробной культуре часто клетки лежат одна поверх другой, и программа не всегда верно интерпретирует такие случаи.
Чтобы понять, можно ли использовать алгоритм в других отраслях, помимо микробиологии, авторы испытали его для анализа микрофотографий многоклеточных биологических объектов. Оказалось, что Omnipose успешно справился с задачей по идентификации круглого червя Caenorhabditis elegans — модельного организма в генетических исследованиях. Таким образом, предложенный исследователями алгоритм раскрывает широкие возможности для детального анализа изображений в различных биологических науках.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
