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A plataforma baseada em IA analisa os agentes patogênicos com a mesma precisão dos especialistas

A plataforma baseada em IA analisa os agentes patogênicos com a mesma precisão dos especialistas

Uma nova plataforma controlada por IA pode analisar como os patógenos infectam nossas células com a mesma precisão de um biólogo altamente treinado. Desenvolvida por cientistas do Francis Crick Institute e UCL, a plataforma chamada HRMAn ('Herman'), ajudará biólogos em diagnóstico e pesquisa.

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HRMAn, conhecido por seu nome completo, Host Response to Microbe Analysis, tornou-se um código-fonte aberto e é fácil de usar. A plataforma pode ser alterada para diferentes patógenos, incluindo Salmonella enterica.

HRMAn trabalha enquanto os especialistas dormem

HRMAn funciona usando redes neurais profundas para encontrar padrões complexos em imagens de patógenos e interações de células humanas ('hospedeiras'). É capaz de identificar as mesmas características que os cientistas analisam manualmente.

"O que costumava ser uma tarefa manual e demorada para biólogos agora nos leva uma questão de minutos em um computador, permitindo-nos aprender mais sobre patógenos infecciosos e como nosso corpo responde a eles, de forma mais rápida e precisa", diz Eva. Frickel, líder do grupo na Crick, que liderou o projeto.

"HRMAn pode realmente ver as interações patógeno-hospedeiro como um biólogo, mas ao contrário de nós, ele não se cansa e precisa dormir!"

Para mostrar o poder de Herman, sua equipe de projeto o usou para analisar a resposta do corpo ao Toxoplasma gondii. Este parasita é mais conhecido por sua ligação com gatos e, especificamente, cocô de gato. Acredita-se que mais de um terço da população mundial seja portadora do Toxoplasma gondii.

O estudo de teste pode localizar parasitas rapidamente dentro das células

Para o estudo de teste, os pesquisadores da instalação de triagem de alto rendimento de Crick coletaram mais de 30.000 imagens de microscópio de cinco tipos diferentes de células humanas infectadas com Toxoplasma e as carregaram no HRMAn para análise. HRMAn foi então capaz de detectar e analisar mais de 175.000 compartimentos celulares contendo patógenos.

Ele poderia fornecer aos usuários informações detalhadas sobre o número de parasitas por célula, a localização dos parasitas dentro das células e quantas proteínas celulares interagiam com os parasitas, entre outras variáveis.

"As tentativas anteriores de automatizar a análise de imagem do patógeno hospedeiro falharam em capturar esse nível de detalhe", disse Artur Yakimovich, pesquisador associado no laboratório de Jason Mercer no MRC LMCB na UCL e co-autor do estudo.

"Usando os mesmos tipos de algoritmos que executam carros autônomos, criamos uma plataforma que aumenta a precisão da análise de dados biológicos de alto volume, o que revolucionou o que podemos fazer no laboratório. Algoritmos de IA são úteis quando a plataforma avalia os dados baseados em imagens da maneira que um especialista treinado faria. Também é muito fácil de usar, mesmo para cientistas com pouco ou nenhum conhecimento de codificação. "

Código aberto e fácil de usar

A natureza de código aberto e fácil de usar da ferramenta significa que ela pode ter uma ampla gama de aplicações em medicina e pesquisa.

"Nossa equipe usa HRMAn para responder a perguntas específicas sobre interações patógeno-hospedeiro, mas também tem implicações de longo alcance fora do campo", disse Daniel Fisch, Ph.D. em Crick. aluno e co-primeiro autor do estudo.

"HRMAn pode analisar qualquer imagem de fluorescência, tornando-a relevante para muitas áreas diferentes da biologia, incluindo a pesquisa do câncer."


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