Разработка, описанная в PLOS Computational Biology, основана на моделях глубокого обучения StarDist. Для обучения нейросети ученые использовали массив из 41 конфокального изображения, включающий тысячи размеченных вручную синапсов в 2D и 3D. Тесты показали, что точность алгоритма сопоставима с оценками независимых экспертов, а сам инструментарий легко интегрируется с существующими биоинформатическими платформами.
Нейросеть ускорила анализ синапсов мозга в 360 раз
Исследователи представили программный комплекс SynAPSeg, который автоматизирует разметку синапсов на микроскопических снимках. Новая система сокращает время обработки одного изображения с часа до 10 секунд, позволяя биологам анализировать миллионы нейронных соединений без многодневного ручного труда, который ранее был узким местом в нейробиологических исследованиях.
Практическая ценность системы уже подтверждена анализом 3,8 миллиона синапсов в гиппокампе мышей. Ученые обнаружили возрастное снижение плотности соединений на дендритах у подопытных животных, что открывает новые возможности для изучения процессов старения мозга. Авторы проекта сделали код и наборы данных открытыми, однако предупреждают: текущая версия модели оптимизирована для детекции белка PSD95. При работе с другими биологическими маркерами пользователям потребуется дообучение системы с привлечением профильных специалистов.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!