CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher am Picower Institute des MIT haben bahnbrechende KI-Tools entwickelt, die die Verfolgung von Neuronen in lebenden, sich bewegenden Tieren revolutionieren. Diese Werkzeuge ermöglichen eine nahezu fehlerfreie Identifizierung und Verfolgung von Gehirnzellen, selbst in komplexen und deformierenden Organismen wie Quallen und Rundwürmern. Diese Innovation könnte die Art und Weise, wie wir das Zusammenspiel von Gehirnaktivität und Verhalten verstehen, grundlegend verändern.
Die Verfolgung von Neuronen in lebenden Tieren stellt eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere wenn es sich um bewegliche Organismen wie Rundwürmer oder Quallen handelt. Forscher am Picower Institute des MIT haben nun drei KI-gestützte Werkzeuge entwickelt, die diese Aufgabe erheblich erleichtern. Diese Werkzeuge, bekannt als BrainAlignNet, AutoCellLabeler und CellDiscoveryNet, ermöglichen eine präzise Verfolgung und Identifizierung von Zellen mit einer Genauigkeit von bis zu 99,6 %, selbst wenn sich die Tiere verformen und bewegen.
BrainAlignNet ist in der Lage, Zellen über lange Videoreihen hinweg mit einer Geschwindigkeit zu verfolgen, die 600-mal schneller ist als bisherige Methoden. AutoCellLabeler identifiziert spezifische Zelltypen mit einer Genauigkeit von 98 %, während CellDiscoveryNet Zellen über verschiedene Tiere hinweg ohne menschliche Aufsicht identifizieren und clustern kann. Diese Werkzeuge ersetzen monatelange manuelle Arbeit durch nahezu sofortige, automatisierte Analysen und bieten ein neues Modell zur Entschlüsselung der Nervensysteme lebender Organismen.
Die Anwendung dieser Werkzeuge geht über den einfachen Rundwurm C. elegans hinaus. Sie wurden erfolgreich auf das komplexere Nervensystem der Qualle C. hemisphaerica angewendet. Diese Fortschritte sind entscheidend, um das Verständnis der Verbindung zwischen Gehirnaktivität und Verhalten zu vertiefen, ein zentrales Ziel der Neurowissenschaften. Die Fähigkeit, Neuronen in Echtzeit zu verfolgen und ihre Identität zu bestimmen, ist unerlässlich, um die Mechanismen des Verhaltens zu entschlüsseln.
Die Entwicklung dieser KI-Tools könnte auch für andere Labore von Bedeutung sein, die mit großen Bilderserien arbeiten, sei es in menschlichen Geweben oder Proben anderer Organismen. Die Forscher betonen, dass die automatische Identifizierung aller Zellen in jedem Bild ein Problem ist, mit dem viele Wissenschaftler konfrontiert sind. Diese Innovationen könnten daher weitreichende Auswirkungen auf die biomedizinische Forschung haben und neue Wege zur Analyse komplexer Gewebestrukturen eröffnen.
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