弱监督的药物指纹识别和定位基于无标签的高光谱CARS显微镜
Jindou Shi1,2, Kajari Bera1,3, Prabuddha Mukherjee1,3
1GSK Center for Optical Molecular Imaging, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois 61801, United States.
Analytical chemistry
|July 14, 2023
概括
这项研究引入了一种深度学习方法,与高光谱连贯抗斯托克斯拉曼散射 (HS-CARS) 显微镜相结合,用于检测生物样本中的药物指纹. 这种方法可以准确地识别和定位单细胞水平上的药物存在.
科学领域:
- 化学成像技术 化学成像技术
- 深度学习是一种深度学习.
- 生物医学光学 生物医学光学
背景情况:
- 在生物样本中鉴定药物指纹对于药物开发至关重要.
- 超光谱连贯抗斯托克斯拉曼散射 (HS-CARS) 显微镜提供基于内源振动对比的无标签化学成像.
- 现有的方法缺乏在复杂组织中精确定位药物的分辨率和特异性.
研究的目的:
- 开发一种深度学习辅助的HS-CARS成像方法,用于识别和定位药物指纹.
- 在复杂的生物系统中实现单细胞分辨率用于药物分析.
- 在小鼠肝脏组织中研究乙型肝炎病毒治疗的药物指纹.
主要方法:
- 一个以注意力为基础的深度神经网络,超光谱注意力网络 (HAN),被开发用于药物指纹识别和定位.
- 该任务是以多个实例的学习问题来制定的,使网络能够使用注意力机制来突出信息区域.
- 使用HS-CARS显微镜对小鼠肝脏组织进行无标签化学成像.
主要成果:
- 超光谱注意力网 (HAN) 实现了高分类准确性,高剂量药物组的平均曲线下面积 (AUC) 为0.942.
- 药物剂量的增加与更好的分类准确性相关.
- 由HAN预测的信息组织结构与通过in situ杂交染色可视化的药物局部化密切匹配.
结论:
- 拟议的深度学习辅助的HS-CARS技术能够在生物样本中进行无标签的药物指纹分析,识别和定位.
- 这种方法为复杂的生物系统的非扰动性研究提供了潜力.
- 这种方法显示了促进药物开发和理解治疗机制的重大前景.
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