新的人工智能工具包是一个从不睡觉的科学家

研究人员开发了一个新的人工智能驱动平台，可以像训练有素的生物学家一样准确地分析病原体如何感染我们的细胞。

hrman(“Herman”)平台代表了宿主对微生物分析的反应。它是开源的，易于使用，可以针对包括沙门氏菌在内的各种病原体进行定制。

HRMAn是由来自Francis Crick研究所和伦敦大学学院(UCL)的科学家首创的，它使用深度神经网络来分析病原体和人类(“宿主”)细胞之间的相互作用图像中的复杂模式，从而提取科学家手工制作的相同的详细特征。这项研究发表在开放获取期刊eLife上，其中包括一个下载平台和一个访问教程视频的链接。

“对于生物学家来说，这曾经是一项繁琐的手工工作，但现在我们只需要在电脑上花几分钟时间，这样我们就可以更快、更准确地了解传染性病原体以及人体如何对它们做出反应。”克里克集团的领导人弗里克尔领导了这个项目。“HRMAn实际上可以像生物学家一样看到宿主和病原体的相互作用，但与我们不同的是，它不觉得累，也不需要睡觉！”

为了展示运行在KNIME平台上的HRMAn的功能，研究团队用它来分析人体对弓形虫的反应，弓形虫是一种在猫体内复制的寄生虫，被认为由世界上三分之一以上的人口携带。

在克里克的高通量筛查设施，研究人员收集了5万张感染弓形虫的5种不同类型人类细胞的显微图像，并将其加载到HRMAn中进行分析。HRMAn检测和分析了超过175，000个含有病原体的细胞隔间，并提供了关于每个细胞中寄生虫数量、寄生虫在细胞中的位置以及有多少细胞蛋白与寄生虫相互作用等变量的详细信息。

UCL MRC LMCB杰森默瑟实验室的研究助理、该研究的第一作者阿图尔雅基莫维奇(Artur Yakimovich)说：“以前对宿主-病原体图像进行自动化分析的尝试未能捕捉到如此详细的信息。”“使用与自动驾驶汽车相同的算法，我们创建了一个可以提高大容量生物数据分析准确性的平台，这彻底改变了我们在实验室可以做的事情。当平台使用人工智能算法时，以训练有素的专家的方式评估基于图像的数据就派上了用场。它真的很容易使用，即使对编码知之甚少的科学家也是如此。”

该团队还使用HRMAn分析了肠炎沙门氏菌，这是一种比弓形虫小16倍的细菌病原体，证明了它在研究不同病原体方面的多功能性。

克里克博士丹尼尔菲舍尔(Daniel Fisch)说：“我们的团队使用HRMAn来回答关于宿主和病原体之间相互作用的具体问题，但它在领域外也有深远的影响。学生和这项研究的第一作者。“HRMAn可以分析任何荧光图像，使其与许多不同的生物学领域相关，包括癌症研究。”