通过无标签光显微镜和人工智能量化病毒传染性的多功能自动化管道
Anthony Petkidis1,2, Vardan Andriasyan1, Luca Murer1,3
1Department of Molecular Life Sciences, University of Zürich, Winterthurerstrasse 190, 8057, Zürich, Switzerland.
Nature communications
|June 15, 2024
概括
一个名为DVICE的人工智能 (AI) 工具通过分析细胞培养图像来自动检测病毒. 这种AI框架准确地识别了各种病毒及其影响,改善了传染病诊断.
科学领域:
- 病毒学 病毒学
- 计算生物学 计算生物学
- 显微镜的使用方法
背景情况:
- 传统的病毒感染性检测是劳动密集型的,需要人工分析.
- 需要准确有效的方法来检测病毒诱导的细胞病变效应 (CPE).
研究的目的:
- 开发一种人工智能 (AI) 驱动的自动化框架,用于检测病毒诱导的细胞病变效应 (DVICE).
- 评估DVICE对各种病毒和应用程序的准确性,特异性和适应性.
主要方法:
- 利用卷积神经网络EfficientNet-B0与传输的光显微镜图像感染的细胞培养.
- 对多种病毒进行了DVICE测试,包括冠状病毒,流感病毒,鼻膜病毒,简单疹病毒,疫苗病毒和腺病毒.
- 用户类激活映射用于对CPE进行可靠的测量和在不同细胞类型中进行一次性交叉验证.
主要成果:
- DVICE准确地测量病毒诱导的CPE,对各种病毒,包括人类唾液中SARS-CoV-2的高精度.
- 人工智能框架显示了对腺病毒,疹病毒,犀牛病毒,疫苗病毒和SARS-CoV-2的病毒类特异性.
- 班级激活映射证实了DVICE的强大的CPE测量.
结论:
- DVICE为引起CPE的传染病原体提供了公正的感染性得分.
- 人工智能工具可以适应实验室诊断,药物查,血清中和测试和临床样本分析.
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