El aprendizaje profundo de la microscopía predice las infecciones virales
Detección automática de las células infectadas por el virus, únicamente a partir de la fluorescencia del núcleo celular
Cuando los virus infectan las células, se producen cambios en el núcleo celular que pueden observarse mediante microscopía de fluorescencia. Utilizando imágenes de fluorescencia de células vivas, los investigadores de la Universidad de Zúrich han entrenado una red neuronal artificial para reconocer con fiabilidad las células infectadas por adenovirus o virus del herpes. El procedimiento también identifica las infecciones agudas graves en una fase temprana.
Deep Learning detecta células infectadas por virus y predice infecciones agudas y graves.
UZH
En los seres humanos, los adenovirus pueden infectar las células del tracto respiratorio, mientras que los virus del herpes pueden infectar las de la piel y el sistema nervioso. En la mayoría de los casos, esto no da lugar a la producción de nuevas partículas víricas, ya que los virus son suprimidos por el sistema inmunitario. Sin embargo, los adenovirus y los virus del herpes pueden causar infecciones persistentes que el sistema inmunitario no puede suprimir por completo y que producen partículas virales durante años. Estos mismos virus también pueden causar infecciones repentinas y violentas en las que las células afectadas liberan grandes cantidades de virus, de manera que la infección se extiende rápidamente. Esto puede dar lugar a graves enfermedades agudas de los pulmones o del sistema nervioso.
Detección automática de células infectadas por virus
El grupo de investigación de Urs Greber, profesor del Departamento de Ciencias de la Vida Molecular de la Universidad de Zúrich (UZH), ha demostrado ahora por primera vez que un algoritmo de aprendizaje automático puede reconocer las células infectadas por herpes o adenovirus basándose únicamente en la fluorescencia del núcleo celular. "Nuestro método no sólo identifica con fiabilidad las células infectadas por el virus, sino que también detecta con precisión las infecciones virulentas por adelantado", afirma Greber. Los autores del estudio creen que su desarrollo tiene muchas aplicaciones, incluida la predicción de cómo reaccionan las células humanas a otros virus o microorganismos. "El método abre nuevas vías para comprender mejor las infecciones y descubrir nuevos agentes activos contra patógenos como virus o bacterias", añade Greber.
El método de análisis se basa en la combinación de la microscopía de fluorescencia en células vivas con procesos de aprendizaje profundo. Los herpes y adenovirus que se forman en el interior de una célula infectada cambian la organización del núcleo, y estos cambios pueden observarse al microscopio. El grupo desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo -una red neuronal artificial- para detectar automáticamente estos cambios. La red se entrena con un gran conjunto de imágenes de microscopía a través de las cuales aprende a identificar patrones característicos de células infectadas o no infectadas. "Una vez completados el entrenamiento y la validación, la red neuronal detecta automáticamente las células infectadas por el virus", explica Greber.
Predicción fiable de infecciones agudas graves
El equipo de investigación también ha demostrado que el algoritmo es capaz de identificar infecciones agudas y graves con un 95 por ciento de precisión y hasta con 24 horas de antelación. Como material de entrenamiento sirvieron imágenes de células vivas de infecciones líticas, en las que las partículas del virus se multiplican rápidamente y las células se disuelven, así como imágenes de infecciones persistentes, en las que los virus se producen continuamente pero sólo en pequeñas cantidades. A pesar de la gran precisión del método, aún no está claro qué características de los núcleos de las células infectadas reconoce la red neuronal artificial para distinguir las dos fases de la infección. Sin embargo, incluso sin este conocimiento, los investigadores pueden ahora estudiar la biología de las células infectadas con mayor detalle.
El grupo ya ha descubierto algunas diferencias: La presión interna del núcleo es mayor durante las infecciones virulentas que durante las fases persistentes. Además, en una célula con infección lítica, las proteínas virales se acumulan más rápidamente en el núcleo. "Sospechamos que distintos procesos celulares determinan si una célula se desintegra o no después de ser infectada. Ahora podemos investigar estas y otras cuestiones", afirma Greber.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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