論文の概要: Sequence models for continuous cell cycle stage prediction from brightfield images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02182v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 09:57:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:00.436816
• Title: Sequence models for continuous cell cycle stage prediction from brightfield images
• Title（参考訳）: 輝度場画像からの連続セルサイクルステージ予測のためのシーケンスモデル
• Authors: Louis-Alexandre Leger, Maxine Leonardi, Andrea Salati, Felix Naef, Martin Weigert,
• Abstract要約: 非蛍光光場イメージングを用いた連続的なFucci信号の予測のためのディープラーニング手法の評価を行った。 因果モデルと変圧器モデルの両方が単一フレームと固定フレームのアプローチよりも有意に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Understanding cell cycle dynamics is crucial for studying biological processes such as growth, development and disease progression. While fluorescent protein reporters like the Fucci system allow live monitoring of cell cycle phases, they require genetic engineering and occupy additional fluorescence channels, limiting broader applicability in complex experiments. In this study, we conduct a comprehensive evaluation of deep learning methods for predicting continuous Fucci signals using non-fluorescence brightfield imaging, a widely available label-free modality. To that end, we generated a large dataset of 1.3 M images of dividing RPE1 cells with full cell cycle trajectories to quantitatively compare the predictive performance of distinct model categories including single time-frame models, causal state space models and bidirectional transformer models. We show that both causal and transformer-based models significantly outperform single- and fixed frame approaches, enabling the prediction of visually imperceptible transitions like G1/S within 1h resolution. Our findings underscore the importance of sequence models for accurate predictions of cell cycle dynamics and highlight their potential for label-free imaging.
• Abstract（参考訳）: 細胞周期のダイナミクスを理解することは、成長、発達、疾患の進行などの生物学的過程を研究するために重要である。 Fucciシステムのような蛍光タンパク質レポーターは、細胞周期の生中継を可能にするが、遺伝子工学を必要とし、さらに蛍光チャネルを占有し、複雑な実験で適用範囲を限定する。 本研究では,非蛍光光電場画像を用いた連続的なFucci信号の予測のためのディープラーニング手法の総合評価を行う。 そこで我々は, 単一時間フレームモデル, 因果状態空間モデル, 双方向トランスフォーマーモデルなど, 異なるモデルカテゴリの予測性能を定量的に比較するため, RPE1セルを全周期軌道で分割した1.3M画像の大規模なデータセットを作成した。 因果モデルと変圧器モデルの両方が単一フレームと固定フレームのアプローチを大きく上回り、1hの解像度でG1/Sのような視覚的に知覚できない遷移を予測できることを示す。 本研究は,細胞周期の動態を正確に予測するためのシーケンスモデルの重要性を強調し,ラベルフリーイメージングの可能性を強調した。

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