Платформа на основе ИИ для атомно-силовой микроскопии разработана для расшифровки механики иммунных клеток человека

Макрофаги управляют ключевыми иммунными процессами, включая воспаление, восстановление тканей и опухолеобразование, через различные состояния поляризации. Точная идентификация этих состояний жизненно важна для диагностики и иммунотерапии. Однако такие методы, как РНК-секвенирование и проточная цитометрия, часто дороги, требуют много времени и не позволяют проводить высокопроизводительное детектирование в реальном времени без меток.

Атомно-силовая микроскопия (АСМ) стала мощным инструментом в фенотипировании клеток, позволяя расшифровать механобиологические сигнатуры различных клеточных состояний. Искусственный интеллект (ИИ) обеспечивает быстрый анализ сложных данных АСМ. Однако макрофаги остаются малоизученными с помощью этого комбинированного подхода.

В исследовании, опубликованном в Small Methods, группа под руководством профессора Ли Яна из Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук разработала и подтвердила метод без меток, неинвазивный, сочетающий АСМ с глубоким обучением для точного профилирования механофенотипов человеческих макрофагов и быстрой идентификации их состояний поляризации.

Исследователи сначала использовали локальные силовые кривые от АСМ для извлечения биомеханических классификаторов, а затем обучили глубокую нейронную сеть, включающую интеллектуальное назначение весов и голосование по пикселям, для прогнозирования состояний поляризации макрофагов: наивные (M0), провоспалительные (M1) и противовоспалительные (M2).

Для валидации модели ИИ исследователи проанализировали всю популяцию стимулированных макрофагов, используя алгоритм взвешенного голосования, изначально обученный и оптимизированный на хорошо охарактеризованных фенотипах M0, M1 и M2. Финальное распределение вероятностей по четырем категориям (наивные M0, M1, M2 и M1/M2) составило 4.3%, 52.2%, 26.1% и 17.4% соответственно.

Кроме того, исследователи подтвердили модель ИИ с помощью проточной цитометрии. Они показали, что стимуляция псевдовирусом преимущественно индуцировала фенотип M1, с меньшими долями клеток M2 и смешанных M1/M2, в то время как наивные клетки M0 практически отсутствовали. Данные проточной цитометрии в значительной степени подтвердили классификацию, сгенерированную моделью, что подчеркивает её способность различать подтипы макрофагов, включая смешанные фенотипы.

Это исследование предоставляет мощный инструмент для исследования прогрессирования заболеваний и терапевтических ответов, который может быть расширен за пределы макрофагов на другие типы клеток. Оно прокладывает путь для диагностики, основанной на механофенотипах, при раке, фиброзе и инфекционных заболеваниях.