チューリッヒ大学の研究者は、蛍光顕微鏡と機械学習を使用して、ウイルス遊雅堂 ウェルカムフリーベット症の細胞を認識しています。
ウイルスが細胞に遊雅堂 ウェルカムフリーベットすると、細胞の核が修正され、これらの修飾は蛍光を通じて研究できます顕微鏡。チューリッヒ大学の科学者は、生きている細胞で作成された蛍光画像を利用して、人工遊雅堂 ウェルカムフリーベットラルネットワークを教え、アデノウイルスやヘルペスウイルスなどのウイルス感染と一貫して細胞を識別しています。
アデノウイルスは、呼吸管の細胞に遊雅堂 ウェルカムフリーベットする能力があり、ヘルペスウイルスは皮膚や神経系の細胞に遊雅堂 ウェルカムフリーベットする可能性があります。ほとんどの場合、ウイルスが免疫系によって抑制されるため、これは新しいウイルス粒子の製造にはなりません。
しかし、アデノウイルスとヘルペスウイルスは、免疫系が抑制してウイルス粒子を長年にわたって生成できないという持続的な遊雅堂 ウェルカムフリーベットを引き起こす可能性があります。これらのウイルスは、影響を受けた細胞が大量のウイルスを放出し、遊雅堂 ウェルカムフリーベットが急速に広がるように、突然の暴力遊雅堂 ウェルカムフリーベットをもたらす可能性があります。
Urs Greberの研究グループ、教授Molecular Life Sciences研究所チューリッヒ大学（UZH）で、マシン学習アルゴリズムが細胞核の蛍光に完全に基づいたヘルペスまたはアデノウイルスに遊雅堂 ウェルカムフリーベットした細胞を識別できることを初めて示しました。
「私たちの方法は、ウイルス遊雅堂 ウェルカムフリーベット細胞を確実に識別するだけでなく、毒性遊雅堂 ウェルカムフリーベット症を事前に正確に検出します」とグレバーは説明しました。研究者は、彼らの新しい進歩には、ヒト細胞が他のウイルスや微生物にどのように反応するかを予測する能力など、多くの刺激的な用途があると確信しています。
分析手法は、生細胞の蛍光顕微鏡を深く学習プロセスと融合する上で構築されています。遊雅堂 ウェルカムフリーベットした細胞内で発生したヘルペスとアデノウイルスは、核の構造を変化させ、これらの変化は顕微鏡で研究できます。
チームは、これらの変更を自動的に識別するために、深い学習アルゴリズム（人工遊雅堂 ウェルカムフリーベットラルネットワーク）を教えました。ネットワークには、感染した細胞または感染していない細胞に典型的なパターンを区別することを学習する顕微鏡画像の膨大なセットが搭載されています。
グループは、アルゴリズムが95％の精度で最大24時間前に急性遊雅堂 ウェルカムフリーベット症および重度の遊雅堂 ウェルカムフリーベットを検出できることも示しています。ウイルス粒子が迅速に増殖し、細胞が散逸する溶解遊雅堂 ウェルカムフリーベット症の生細胞の画像、および容赦ない遊雅堂 ウェルカムフリーベットの画像は、ウイルスが常に少量でのみでのみ作成され、トレーニング材料として機能します。
この手法の精度が非常に高いにもかかわらず、感染した細胞核の要素は、人工遊雅堂 ウェルカムフリーベットラルネットワークが感染の2つの段階を区別することを認識していることはまだ明らかではありません。ただし、この情報がなくても、チームは感染した細胞の生物学をより詳細に調べることができます。
研究者はすでにいくつかの違いを明らかにしています。核の内部圧力は、持続的な段階でよりも毒性遊雅堂 ウェルカムフリーベット症の間に大きくなります。これと同様に、溶解性遊雅堂 ウェルカムフリーベット症の細胞では、ウイルスタンパク質が核により迅速に蓄積します。
