論文の概要: SarcNet: A Novel AI-based Framework to Automatically Analyze and Score Sarcomere Organizations in Fluorescently Tagged hiPSC-CMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17926v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:37:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:01.483174
• Title: SarcNet: A Novel AI-based Framework to Automatically Analyze and Score Sarcomere Organizations in Fluorescently Tagged hiPSC-CMs
• Title（参考訳）: SarcNet: 蛍光タグ付きHIPSC-CMにおいて、自動分析とスコアサルコメア組織のためのAIベースの新しいフレームワーク
• Authors: Huyen Le, Khiet Dang, Tien Lai, Nhung Nguyen, Mai Tran, Hieu Pham,
• Abstract要約: ヒト多能性幹細胞由来心筋細胞(hiPSC-CMs)におけるサルコメア構造の定量化は、心臓疾患の病態の解明、薬物スクリーニングの改善、再生医療の進展に不可欠である。 本稿では, 細胞画像を活用し, 細胞の特徴を統合し, 分化の開始からhiPSC-CMのサーコメア構造を自動的に評価する, 新たなディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.20965688800047
• License:
• Abstract: Quantifying sarcomere structure organization in human-induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSC-CMs) is crucial for understanding cardiac disease pathology, improving drug screening, and advancing regenerative medicine. Traditional methods, such as manual annotation and Fourier transform analysis, are labor-intensive, error-prone, and lack high-throughput capabilities. In this study, we present a novel deep learning-based framework that leverages cell images and integrates cell features to automatically evaluate the sarcomere structure of hiPSC-CMs from the onset of differentiation. This framework overcomes the limitations of traditional methods through automated, high-throughput analysis, providing consistent, reliable results while accurately detecting complex sarcomere patterns across diverse samples. The proposed framework contains the SarcNet, a linear layers-added ResNet-18 module, to output a continuous score ranging from one to five that captures the level of sarcomere structure organization. It is trained and validated on an open-source dataset of hiPSC-CMs images with the endogenously GFP-tagged alpha-actinin-2 structure developed by the Allen Institute for Cell Science (AICS). SarcNet achieves a Spearman correlation of 0.831 with expert evaluations, demonstrating superior performance and an improvement of 0.075 over the current state-of-the-art approach, which uses Linear Regression. Our results also show a consistent pattern of increasing organization from day 18 to day 32 of differentiation, aligning with expert evaluations. By integrating the quantitative features calculated directly from the images with the visual features learned during the deep learning model, our framework offers a more comprehensive and accurate assessment, thereby enhancing the further utility of hiPSC-CMs in medical research and therapy development.
• Abstract（参考訳）: ヒト多能性幹細胞由来心筋細胞(hiPSC-CMs)におけるサルコメア構造の定量化は、心臓疾患の病態の解明、薬物スクリーニングの改善、再生医療の進展に不可欠である。 手動のアノテーションやフーリエ変換解析のような従来の手法は、労働集約的でエラーを起こし、高スループット能力がない。 本研究では,hPSC-CMのサルコメア構造を分化の開始から自動的に評価するために,細胞画像を活用し,セル特徴を統合する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、自動化された高スループット分析によって従来の手法の限界を克服し、一貫性のある信頼性のある結果を提供しながら、多様なサンプルにわたる複雑なサーコメパターンを正確に検出する。 提案するフレームワークには,線形層付加ResNet-18モジュールであるSarcNetが含まれている。 これは、アレン細胞科学研究所(AICS)が開発したGFPタグ付きα-アクチニン-2構造を用いて、オープンソースのHiPSC-CMs画像データセット上で訓練され、検証されている。 SarcNetは、専門的な評価と0.831のSpearman相関を達成し、線形回帰を用いた現在の最先端アプローチよりも優れた性能と0.075の改善を示す。 以上の結果から,18日目から32日目までの組織拡大のパターンが,専門家による評価と一致していることが示唆された。 画像から直接計算した量的特徴と深層学習モデルで学習した視覚的特徴を統合することにより、より包括的で正確な評価が可能となり、医療研究・治療開発におけるHIPSC-CMのさらなる有用性を高めることができる。

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