یادگیری عمیق باعث می شود الگوریتم ها به سرعت تکامل پیدا کنند و آنها را قادر می سازد تا سلول ها را در آزمایش های مختلف میکروسکوپی به طور خودکار مکان یابی و ردیابی کنند. با افزایش مقیاس و پیچیدگی آزمایش‌های تصویربرداری بیولوژیکی، این فناوری در تحقیقات علوم زندگی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند. با این حال، آموزش کامپیوترها برای چنین کارهایی چالش برانگیز است و نیاز به الگوریتم های پیچیده ای دارد.

یان فانک، زیست‌شناس محاسباتی در پردیس تحقیقاتی جانلیا در موسسه پزشکی هاوارد هیوز در اشبرن، ویرجینیا، اولین تلاش خود را برای آموزش کامپیوتری برای شناسایی نورون‌ها در ۱۴ سال پیش به یاد می‌آورد. او مشکل را تصدیق می‌کند و می‌گوید: «متکبر بودم و فکر می‌کردم، نوشتن الگوریتمی که این کار را برای ما انجام می‌دهد خیلی سخت نیست». مردم در اوایل زندگی یاد می گیرند که چگونه اطلاعات بصری را تقسیم بندی کنند، اما مغز ما در طی میلیون ها سال تکامل یافته است تا در این مهارت برتر باشد. الگوریتم ها باید آن را از ابتدا یاد بگیرند و کار را چالش برانگیز کنند.

در تحقیقات علوم زیستی، نیاز به ابزارهای محاسباتی که می توانند ویژگی های سلولی و درون سلولی را با کمترین مداخله انسانی تقسیم بندی کنند، با افزایش مقیاس و پیچیدگی آزمایش های تصویربرداری بیولوژیکی افزایش یافته است. دیوید ون والن، زیست‌شناس سیستمی در موسسه فناوری کالیفرنیا، خاطرنشان می‌کند که تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده می‌تواند بسیار بیشتر از جمع‌آوری آن طول بکشد، زیرا محققان ماه‌ها برای رفع اشتباهات الگوریتم‌های تقسیم‌بندی موجود وقت صرف می‌کنند.

خبر خوب این است که زیست شناسان محاسباتی در حال بهره برداری از یادگیری عمیق هستند و قابلیت هایی را باز می کنند که به طور قابل توجهی روند تقسیم بندی را تسریع می بخشد. یکی از دانشمندان معتقد است که بخش بندی احتمالاً در آینده قابل پیش بینی حل خواهد شد. با این حال، این زمینه نیاز به یافتن راه هایی برای گسترش این روش ها برای تطبیق با تکنیک های تصویربرداری در حال تکامل دارد.

تجربه یادگیری الگوریتم های هوش مصنوعی

روزهای اولیه تقسیم‌بندی به کمک رایانه نیازمند مشارکت قابل توجهی از سوی زیست‌شناسان بود و الگوریتم‌هایی را برای هر آزمایش سفارشی می‌کرد. یادگیری عمیق، با الگوریتم‌هایی مانند U-Net، یک تغییر لرزه‌ای ایجاد کرده است و تعریف قوی‌تری از ویژگی‌هایی که سلول‌ها و اشیاء بیولوژیکی را در زمینه‌های مختلف نشان می‌دهند، به دست آورده است. U-Net که در سال ۲۰۱۵ توسعه یافت، همچنان یک چارچوب دگرگون کننده در ابزارهای تقسیم بندی است.

الگوریتم‌های مختلفی مانند nucleAIzer، StarDist و CellPose چالش‌هایی را در شناسایی هسته‌های سلولی و برون‌یابی اشکال سلولی برطرف می‌کنند. برای مثال CellPose از “میدان های جریان” برای توصیف انتشار درون سلولی استفاده می کند و به آن اجازه می دهد پیکسل ها را با دقت بالا در روش های مختلف میکروسکوپی و انواع نمونه اختصاص دهد.

علیرغم پیشرفت، چالش ها باقی مانده است و محققان در حال بررسی کاربردهای پیشرفته ابزارهایی هستند که توسعه داده اند. این زمینه به آینده خوشبین است، با پیشرفت هایی مانند معماری ترانسفورماتور که در انجام وظایف مختلف تصویربرداری و تلاش برای ایجاد مدل های پایه که می توانند در قالب های داده تصویربرداری تعمیم دهند، نویدبخش است.

آموزش پایه الگوریتم های هوش مصنوعی

پیشرفت‌ها در بخش‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق عمدتاً از پیشرفت‌ها در طراحی الگوریتم، به‌ویژه پایه U-Net به طور گسترده استفاده می‌شود. با این حال، عامل مهم موفقیت در آموزش نهفته است. به گفته ون والن، توسعه دهنده DeepCell، کلید “داده های بهتر، برچسب های بهتر” است. این شامل جمع آوری تصاویر میکروسکوپی، ترسیم ساختارهایی مانند هسته ها و غشاها، و تغذیه حاشیه نویسی به نرم افزار برای یادگیری ویژگی است.

ایجاد یک مجموعه آموزشی گسترده و با حاشیه‌نویسی دستی می‌تواند بسیار زیاد باشد و کارشناسان را به کار بر روی استراتژی‌های هوشمندتر سوق دهد. تنوع در داده ها اولویت بندی شده است، با هدف انواع بافت ها و رویکردهای رنگ آمیزی برای افزایش تعمیم پذیری. استراتژی اجازه دادن به الگوریتم ها برای انجام حاشیه نویسی انبوه و به دنبال آن بررسی واقعیت انسانی، معروف به رویکرد “انسان در حلقه”، در حال محبوب شدن است. به عنوان مثال، مجموعه داده تصویری TissueNet که با استفاده از این رویکرد توسعه یافته است، حاوی بیش از یک میلیون جفت سلول-هسته مشروح شده است.

آموزش مجدد برای کارهای جدید را می توان از طریق ابتکاراتی مانند باغ وحش مدل BioImage که مدل های آموزش عمیق از قبل آموزش دیده را ارائه می دهد، ساده کرد. دسترسی به دلیل ناآشنایی دانشمندان آزمایشگاه مرطوب با الگوریتم های یادگیری عمیق یک چالش است. تلاش‌هایی برای ایجاد رابط‌های کاربرپسند انجام می‌شود و ابزارهایی مانند CellPose، StarDist و nucleAIzer به عنوان پلاگین برای ابزارهای رایج تجزیه و تحلیل تصویر در دسترس هستند.

مرزهای توسعه الگوریتم در حوزه ردیابی سلول ها

پیشرفت در بخش بندی، حتی برای تصاویر چالش برانگیز، قابل توجه بوده است. مطالعات رونویسی فضایی، شامل دورهای متعدد برچسب‌گذاری و تصویربرداری بافتی، با چالش‌هایی در خودکارسازی شناسایی و تفسیر “نقاط” بیان ژن مواجه است. تیم ون والن یک شبکه یادگیری عمیق ادغام شده در خط لوله پولاریس ایجاد کرد و راه حلی قابل تعمیم برای تجزیه و تحلیل آزمایش های رونویسی شناسی فضایی ارائه کرد. به طور کلی، پیشرفت سریع در حال انجام است، و این زمینه به راه حل هایی برای چالش های مختلف تقسیم بندی در تصویربرداری بیولوژیکی نزدیک می شود.

در مقابل، تجزیه و تحلیل حجم های سه بعدی در میکروسکوپ نوری همچنان چالش برانگیز است. ویگرت کمبود قابل توجهی از داده های تصویربرداری سه بعدی در دسترس عموم را برجسته می کند که آموزش الگوریتم ها را دشوار می کند. حاشیه‌نویسی داده‌های سه‌بعدی به‌ویژه چالش‌برانگیز است، که منجر به ضرورت مجموعه‌های داده آموزشی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر به دلیل تنوع شدید در کیفیت و فرمت داده‌ها، همانطور که توسط Pachitariu اشاره شد، می‌شود.

با این حال، پیشرفت قابل توجهی در بخش‌بندی داده‌های سه بعدی از روش‌های «میکروسکوپ الکترونی حجمی» حاصل شده است. با این حال، تفسیر میکروگراف های الکترونی چالش های جدیدی را ارائه می دهد. کرشوک بر نیاز به تمایز سیگنال ها در میکروسکوپ الکترونی تاکید می کند. میکروسکوپ الکترونی حجمی این چالش را تشدید می‌کند و نیاز به بازسازی بخش‌های نمونه نازک با اطلاعات دقیق سلولی و محیطی دارد.

این قابلیت‌ها برای مطالعات کانکتومیک با هدف ایجاد «نقشه‌های سیم‌کشی» عصبی مغز، که در آن دقت در اولویت است، بسیار مهم است. Funke مشکل را تصدیق می کند و بیان می کند که حتی یک اشتباه در هر میکرون می تواند کل پروژه را بی فایده کند. علیرغم حجم وسیع داده ها، الگوریتم ها باید بازسازی ها را در یک بازه زمانی معقول به طور موثر انجام دهند.

مشابه با میکروسکوپ نوری، الگوریتم U-Net مزایای قابل توجهی را به همراه داشته است. کنسرسیوم FlyWire از یک الگوریتم مبتنی بر U-Net برای بازسازی سیم‌کشی مغز مگس بالغ با دقت بالا استفاده کرد. در حالی که الگوریتم‌های تقسیم‌بندی برای کانکتومیک بالغ هستند، Funke چالش نمودارهای مدار بررسی واقعیت را در مقیاس کل مغز برجسته می‌کند.

جست و جوی راه حل برای توسعه الگوریتم ها

قابلیت همکاری بین پلتفرم‌های تصویربرداری همچنان یک چالش است، زیرا الگوریتم‌هایی که روی لکه‌های خاص یا روش‌های میکروسکوپی آموزش داده شده‌اند، روی پلت‌فرم‌های مختلف با مشکل مواجه هستند. وانگ نسبت به «مدل‌های بنیادی» که می‌توانند در قالب‌های داده تصویربرداری تعمیم دهند ابراز خوش‌بینی می‌کند. ترانسفورماتورها، مانند آنهایی که در ChatGPT و AlphaFold هستند، برای الگوهای متمایز در داده ها امیدوارکننده در نظر گرفته می شوند. وانگ ظهور راه حل های نسل اول را در چند سال آینده پیش بینی می کند.

محققان اکنون در حال بررسی کاربردهای جالب تر ابزارهای توسعه یافته هستند. Funke از بینش های مشتق از تقسیم بندی برای طبقه بندی ویژگی های عملکردی نورون ها بر اساس مورفولوژی استفاده می کند. تیم هوروات در زمینه پروتئومیکس بصری عمیق، استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق برای پروفایل آسیب شناسی مولکولی در تحقیقات سرطان و شناسایی راه های درمان همکاری می کند.