Birincil Cilia'yı Değerlendirmede Yapay Zeka Yaklaşımları

Cilia, birçok memeli hücre tipinde sinyal yolları çeşitliliği için sinyal merkezleri olarak işlev gösteren mikrotübül bazlı hücresel uzantılardır. Cilia uzunluğu yüksek oranda korunmuş, sıkı bir şekilde düzenlenmiştir ve farklı hücre tipleri ve dokular arasında değişir ve sinyal kapasitelerini doğrudan etkilemede suçlanmıştır. Örneğin, cilia'nın silier G protein bağlantılı reseptörlerin aktivasyonuna yanıt olarak uzunluklarını değiştirdiği gösterilmiştir. Bununla birlikte, çok sayıda cilia'nın uzunluklarını doğru ve tekrarlanabilir bir şekilde ölçmek zaman alıcı ve emek yoğun bir prosedürdür. Mevcut yaklaşımlar da hata ve önyargıya eğilimlidir. Yapay zeka (Ai) programları, kapsamlı veri kümelerinin asimilasyonuna, manipülasyonuna ve optimizasyonuna izin veren yetenekler nedeniyle bu zorlukların çoğunun üstesinden gelmek için kullanılabilir. Burada, bir Ai modülün hem in vivo hem de in vitro örneklerden görüntülerdeki cilia'yı tanımak için eğitilebileceğini gösteriyoruz. Cilia'yı tanımlamak için eğitilmiş Ai'yi kullandıktan sonra, uzunluk, floresan yoğunluğu ve birlikte lokalizasyon için yüzlerce cilia'yı tek bir örnekte analiz eden uygulamalar tasarlayabilir ve hızla kullanabiliriz. Bu tarafsız yaklaşım, farklı primer nöronal preps in vitro'dan ve bir hayvan içindeki ve hayvanlar arasındaki farklı beyin bölgelerinden örnekleri karşılaştırırken güvenimizi ve katılığımızı artırdı. Ayrıca, bu teknik, herhangi bir hücre tipinden ve dokudan cilia dinamiklerini birden fazla örnek ve tedavi grubunda yüksek verimli bir şekilde güvenilir bir şekilde analiz etmek için kullanılabilir. Sonuç olarak, çoğu alan görüntü alma ve analiz için daha az önyargılı ve daha tekrarlanabilir yaklaşımlara doğru ilerledikçe yapay zeka tabanlı yaklaşımlar büyük olasılıkla standart hale gelecektir.