لا يوجد تسلسل مطلوب من علم الأنسجة إلى النسخ! قام أحد الفرق الفائزة في Autoimmune Disease ML Crunch 2 بالشراكة مع @Schmidt_Center ببناء خط أنابيب يتنبأ ب 2,000 تعبير جيني مناعي مباشرة من صور الأنسجة. دعنا نقسمها 🧵

المشكلة هل يمكننا استنتاج التعبير الجيني من شرائح الأنسجة وحدها؟ هذا هو نوع ضغط الإشارة الذي يفتحه الذكاء الاصطناعي الآن ، مما يحول الصور الملطخة إلى رؤى جزيئية لأمراض المناعة الذاتية. قام هذا الفريق ببناء أحد أكثر الأنظمة أناقة في التحدي.

مكدسهم • بقع مستخرجة من شرائح الأنسجة • محول الرؤية (ViT) لتضمينات 1024-d • الاهتمام متعدد الرؤوس للتنبؤ ب 200 جين متغير • جهاز فك تشفير متغير يعيد بناء جميع تعبيرات الجينات البالغ عددها 2,000 تدرب على بيانات scRNA-seq الطبيعية من Crunch.

الهندسة المعمارية صورة → تضمين → إشارة → الملف الشخصي يقوم هذا النظام بتعيين المدخلات إلى المخرجات من خلال نمذجة البيولوجيا الأساسية. تستخرج كل طبقة نوعا مختلفا من المعلومات: مرئية وإحصائية وبيولوجية. النتيجة النهائية دقيقة وقابلة للتفسير وتستند إلى بنية البيانات.

التأثير هذا النوع من النظام يقلص التكلفة ، ويسرع التشخيص ، ويربط التصوير ب omics. ذو قيمة خاصة في الأمراض التي يختبئ فيها النشاط المناعي تحت السطح. خطوة إلى الأمام لعلم الأمراض الحسابي. وللمرضى.

الفريق • الدكتور سوكريت جوبتا @YoSukrit • أميت كومار • مانيندر كور • الدكتورة ميشيل سيكاريلي @mceccarelli • @MallRaghvendra دكتور راغفيندرا مول اقرأ كتابتهم الكاملة هنا: