Прорыв в области искусственного интеллекта (artificial intelligence) ускоряет исследования потери слуха в 50 раз

Биологи и компьютерные ученые Университета Калифорнии в Сан-Диего представили революционный инструмент искусственного интеллекта (artificial intelligence), призванный изменить подход к изучению потери слуха. Под названием VASCilia (Vision Analysis StereoCilia) эта система на основе глубокого обучения (deep learning) автоматизирует визуализацию и количественную оценку волосковых клеток улитки (cochlear hair cells), ускоряя процесс анализа в 50 раз по сравнению с традиционными ручными методами.

Опубликованное в PLOS Biology исследование подробно описывает, как VASCilia предоставляет беспрецедентные 3D-изображения стереоцилий (stereocilia) — микроскопических пучков выступов во внутреннем ухе, ответственных за восприятие звука. Используя передовое компьютерное зрение (computer vision), инструмент решает критическое узкое место в аудиологической науке и прокладывает путь к более быстрым оценкам генотерапии (gene therapy) и методов лечения нарушений слуха.

Преодоление микроскопического узкого места

Человеческая улитка (cochlea) содержит сложные структуры, необходимые для слуха, в частности волосковые клетки, которые преобразуют звуковые вибрации в нервные сигналы. Эти клетки имеют пучки стереоцилий, которые должны быть точно организованы для функционирования; более длинные волоски воспринимают низкие частоты, а более короткие — высокие тона. Когда эти пучки повреждаются шумом, старением или генетическими факторами, возникает потеря слуха.

Исторически анализ этих структур требовал больших трудовых затрат. Исследователи полагались на ручную интерпретацию микроскопических изображений для измерения длины, ориентации и целостности пучков волосковых клеток. Этот процесс не только трудоемок, но и подвержен человеческим ошибкам и несогласованности.

Uri Manor, доцент кафедры клеточной и развивающейся биологии и научный руководитель Goeddel Family Technology Sandbox в UC San Diego, подчеркнул необходимость этой инновации. «Понимание того, как пучки стереоцилий со временем или после воздействия определенных стрессоров среды дезорганизуются, очень важно в исследованиях потери слуха, — объяснил Manor. — При визуальной инспекции мы можем видеть, что нормальные шаблоны пучков, как правило, распадаются... Мы хотим понять, как именно это происходит».

Мощь VASCilia: глубокое обучение (deep learning) в действии

VASCilia представляет собой значительный шаг вперед в биовизуализации. Разработанная командой под руководством постдокторанта Yasmin Kassim и профессора Manor, система использует пять различных моделей глубокого обучения, обученных на экспертно-аннотированных наборах данных, полученных от мышей. Эти модели работают совместно, упрощая анализ клеточных структур, которые ранее было трудно количественно оценить.

В отличие от стандартной 2D-визуализации, VASCilia восстанавливает данные в трех измерениях. Она способна обнаруживать тонкие паттерны дезорганизации клеток и измерять такие параметры, как длина и ориентация клеток, с машинной точностью.

Yasmin Kassim, Schmidt AI Postdoctoral Fellow, отметила экономию времени: «Мы сократили время, необходимое для анализа длины этих клеток, в 50 раз, что позволяет получить множество дополнительных 2D- и 3D-количественных измерений за считанные минуты — работу, которая в противном случае заняла бы годы ручного анализа».

Сравнительный анализ: ручные методы против методов на базе ИИ

Последствия для генной терапии и будущих методов лечения

Ускорение, обеспечиваемое VASCilia, имеет не только академическое значение; оно напрямую влияет на клинические методы, особенно генотерапию. По мере того как ученые разрабатывают терапии для восстановления выравнивания или ремонта волосковых клеток, им требуются инструменты, которые могут проверять эффективность этих методов на тысячах клеток.

Профессор Manor отметил, что рост интереса к генотерапии был одной из основных мотиваций проекта. «Есть дети, которые родились глухими и теперь слышат благодаря генотерапии, и мы ожидаем, что такие методы лечения потери слуха будут развиваться, — сказал он. — Для экспериментов по генотерапии VASCilia позволяет измерять все клетки, и мы можем количественно оценивать их очень последовательно и точно».

Эта возможность позволяет исследователям выйти за рамки качественных наблюдений (например, «клетки выглядят лучше») к строгим количественным данным (например, «95% клеток восстановили оптимальную ориентацию»). Такая точность жизненно важна для регуляторного одобрения и клинической уверенности в новых методах лечения.

Открытый исходный код и будущие горизонты

В стремлении принести пользу широкой научной общественности команда UC San Diego сделала VASCilia с открытым исходным кодом. Исследователи стремятся облегчить создание всеобъемлющего атласа изображений волосковых клеток улитки, который мог бы служить глобальным ресурсом для аудиологической науки.

Авторы статьи заключают, что эта инициатива будет поддерживать разработку фундаментальных моделей, адаптируемых к различным видам, маркерам и масштабам визуализации. Демократизация доступа к этому высокоскоростному инструменту анализа позволит ускорить прогресс не только в UC San Diego, но и в мировом сообществе исследователей слуха.

Поддерживаемый Chan Zuckerberg Initiative, National Science Foundation и National Institute on Deafness and Other Communication Disorders, этот проект демонстрирует преобразующую силу интеграции искусственного интеллекта с биологическими исследованиями. По мере того как искусственный интеллект продолжает совершенствовать то, как ученые «видят» микромир, временные рамки для лечения сенсорных расстройств могут значительно сократиться.