Исследователи из Университета Кюсю и Университета Нагоя разработали модель искусственного интеллекта, которая предсказывает качество выращенных в лаборатории органоидов более точно, чем эксперты-люди.
Органоиды — небольшие модели тканей, выращенные из стволовых клеток, — имеют огромное значение для изучения заболеваний и потенциальной трансплантации. Однако оценка их развития была медленной и непоследовательной.
Исследование, опубликованное в журнале Communications Biology, было посвящено гипоталамо-гипофизарным органоидам, которые производят АКТГ — гормон, необходимый для регуляции стресса и метаболизма. Исследователи установили, что высокая экспрессия белка RAX на ранних стадиях часто приводит к лучшей выработке АКТГ в дальнейшем.
Команда обучила модели ИИ на 1 500 изображениях органоидов. Объединив модели EfficientNetV2-S и Vision Transformer, ИИ достиг точности 70%, превзойдя опытных исследователей, которым удалось достичь менее 60%.
ИИ также успешно классифицировал негенетически модифицированные органоиды, определив те, которые, скорее всего, дадут высококачественные результаты.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
ASUS объявляет о стратегии внедрения искусственного интеллекта, ноутбуки Copilot+ и решения для создателей контента на выставке Computex 2024
Беспилотный ИИ трактор | Коммерческие био-процессоры | Вечный резонатор | Шестой палец на руку
ИИ предсказал развитие «мини-органов» точнее людей
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии