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显微镜深度学习预测病毒感染

导读 在人类中,腺病毒可以感染呼吸道细胞,而疱疹病毒可以感染皮肤和神经系统细胞。在大多数情况下,这不会导致产生新的病毒颗粒,因为病毒会被

在人类中,腺病毒可以感染呼吸道细胞,而疱疹病毒可以感染皮肤和神经系统细胞。在大多数情况下,这不会导致产生新的病毒颗粒,因为病毒会被免疫系统抑制。然而,腺病毒和疱疹病毒会导致免疫系统无法完全抑制的持续感染,并且会产生病毒颗粒多年。这些相同的病毒也会引起突然的、剧烈的感染,受影响的细胞会释放大量病毒,从而使感染迅速传播。这可能导致肺部或神经系统的严重急性疾病。

病毒感染细胞的自动检测

苏黎世大学 (UZH) 分子生命科学系教授 Urs Greber 的研究小组现在首次表明,机器学习算法可以仅基于细胞核的荧光。“我们的方法不仅可以可靠地识别病毒感染的细胞,而且可以提前准确地检测到毒力感染,”Greber 说。该研究的作者认为,他们的发展有许多应用——包括预测人类细胞如何对其他病毒或微生物做出反应。“该方法为更好地了解感染和发现针对病毒或细菌等病原体的新活性剂开辟了新途径,”Greber 补充道。

该分析方法基于将活细胞中的荧光显微镜与深度学习过程相结合。受感染细胞内形成的疱疹和腺病毒会改变细胞核的组织,这些变化可以在显微镜下观察到。该小组开发了一种深度学习算法——一种人工神经网络——来自动检测这些变化。该网络接受了大量显微镜图像的训练,通过这些图像,它可以学习识别受感染或未受感染细胞的特征模式。“训练和验证完成后,神经网络会自动检测受病毒感染的细胞,”Greber 解释说。

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