Нейросеть научилась обнаруживать вирус бешенства в клетках с точностью 99,6%
Британские исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая распознаёт признаки вируса бешенства в клеточных культурах с точностью 99,6%. Алгоритм также способен определять уровень нейтрализующих антител, что может ускорить лабораторные исследования и проверку иммунного ответа после вакцинации.
Бешенство ежегодно становится причиной примерно 59 тысяч смертей во всём мире. Хотя заболевание можно предотвратить своевременной вакцинацией, лабораторная диагностика и оценка защитных антител требуют значительной работы специалистов. При исследовании клеточных культур им приходится вручную изучать множество изображений, полученных с помощью флуоресцентной микроскопии.
Для автоматизации этого процесса учёные из Университета Суррея и британского Агентства по охране здоровья животных и растений (APHA) создали систему на основе глубокого обучения. Они собрали 2344 микроскопических изображения клеточных культур и выделили на них 36 822 фрагмента для обучения нейросетей.
Исследователи сравнили три архитектуры искусственного интеллекта — ResNet, Swin Transformer V2 и MambaOut. Лучший результат показала MambaOut: при классификации лабораторных лунок с клеточными культурами точность достигла 99,6%, показатель F1 составил 0,993, а AUC-ROC — 0,999. Это означает, что алгоритм смог с высокой надёжностью различать образцы с признаками вирусной инфекции и без них.
Разработка не ограничивается обнаружением вируса. Исследователи проверили, может ли система определять концентрацию нейтрализующих антител по результатам лабораторного теста FAVN, который используют для оценки иммунного ответа на вакцинацию против бешенства.
При испытаниях на ранее не встречавшихся изображениях алгоритм правильно определил исследуемые концентрации антител. Такой подход может сократить объём ручной работы в лабораториях и сделать результаты анализа более воспроизводимыми.
Однако точность 99,6% получена при исследовании клеточных культур, а не при диагностике заболевания непосредственно у людей или животных. Прежде чем применять технологию шире, потребуется дополнительная проверка на других образцах и в различных лабораторных условиях.
Сейчас специалисты продолжают адаптировать систему для обнаружения вируса в заражённой ткани мозга — одном из основных материалов для лабораторного подтверждения бешенства. В дальнейшем аналогичные алгоритмы могут найти применение и при исследовании других вирусных инфекций.
Результаты исследования в журнале Scientific Reports.