人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何徹底改變顯微鏡技術(shù)？

顯微鏡是一門研究肉眼無法觀察到的微小物體及其細(xì)節(jié)的科學(xué)。它已成為許多科學(xué)學(xué)科的基礎(chǔ)工具，包括生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)和納米技術(shù)。

然而，隨著顯微鏡數(shù)據(jù)日益復(fù)雜，以及人為分析的局限性，亟需新的方法。人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的出現(xiàn)顯著增強(qiáng)了顯微鏡的功能和應(yīng)用，帶來了研究和行業(yè)實(shí)踐的革命。

本文探討了顯微鏡領(lǐng)域人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，并討論了其當(dāng)前的影響、最新發(fā)展以及該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。

顯微鏡領(lǐng)域人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的演變

將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)融入顯微鏡技術(shù)是一個(gè)循序漸進(jìn)卻又具有變革意義的過程。過去，顯微鏡技術(shù)依賴于人工觀察和分析，既耗時(shí)又容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。然而，隨著計(jì)算方法、先進(jìn)算法的出現(xiàn)以及大規(guī)模顯微鏡數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，研究人員開始探索實(shí)現(xiàn)顯微鏡技術(shù)各個(gè)方面自動(dòng)化和增強(qiáng)的方法。

人工智能在早期階段主要用于圖像分割和特征識(shí)別等圖像分析任務(wù)。然而，真正的突破來自于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支領(lǐng)域，其靈感來源于人腦的結(jié)構(gòu)和功能。

深度學(xué)習(xí)算法尤其擅長(zhǎng)識(shí)別復(fù)雜圖像中的模式，使其成為分析顯微鏡數(shù)據(jù)的絕佳工具。它們能夠以前所未有的速度分析大規(guī)模顯微鏡數(shù)據(jù)，從而為實(shí)時(shí)成像和自動(dòng)細(xì)胞追蹤等更復(fù)雜的應(yīng)用打開大門。

革命性的圖像分析

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)顯微鏡的主要貢獻(xiàn)之一是圖像分析任務(wù)的自動(dòng)化。與傳統(tǒng)方法不同，基于人工智能的圖像分割技術(shù)可以自動(dòng)分割圖像，準(zhǔn)確地將目標(biāo)對(duì)象與背景分離。

《科學(xué)報(bào)告》最近發(fā)表的一項(xiàng)研究表明，人工智能在電子顯微鏡圖像中分割復(fù)雜生物結(jié)構(gòu)方面的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法。自動(dòng)化這些任務(wù)可以降低人工分析可能產(chǎn)生的偏見風(fēng)險(xiǎn)，并節(jié)省研究人員寶貴的時(shí)間。

人工智能在圖像分類任務(wù)中也展現(xiàn)出卓越的能力。通過在大量標(biāo)記顯微鏡圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，科學(xué)家可以創(chuàng)建自動(dòng)分類細(xì)胞、識(shí)別特定疾病標(biāo)志物，甚至區(qū)分不同類型細(xì)菌的算法。

最近的一份報(bào)告展示了人工智能在組織顯微鏡圖像中精準(zhǔn)分類不同肺癌亞型的潛力。這將帶來疾病診斷的革命，實(shí)現(xiàn)更快、更客觀、更具成本效益的分析。

此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）——一種深度學(xué)習(xí)算法——的最新進(jìn)展顯著提高了圖像分割和分類的準(zhǔn)確性。最近，研究人員使用基于CNN的方法自動(dòng)分割和分類顯微鏡圖像中的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)，取得了與專家手動(dòng)注釋相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。

實(shí)時(shí)成像與分析

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)成像和分析，徹底改變了顯微鏡技術(shù)。借助這項(xiàng)技術(shù)，研究人員能夠以前所未有的細(xì)節(jié)和時(shí)間分辨率觀察動(dòng)態(tài)生物過程。通過利用計(jì)算模型和預(yù)測(cè)算法，科學(xué)家可以實(shí)時(shí)從實(shí)時(shí)顯微鏡數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見解，從而更深入地理解復(fù)雜的生物現(xiàn)象。

在最近的一項(xiàng)研究中，研究人員開發(fā)了一個(gè)利用人工智能驅(qū)動(dòng)的顯微鏡實(shí)時(shí)分析神經(jīng)元活動(dòng)的全新框架。該研究將先進(jìn)的成像技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，以高時(shí)空分辨率監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)神經(jīng)元?jiǎng)討B(tài)，為神經(jīng)科學(xué)研究開辟了新的途徑。

提取新見解：特征工程及其他

人工智能在顯微鏡領(lǐng)域的作用遠(yuǎn)不止簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有任務(wù)的自動(dòng)化。人工智能算法還可以輔助特征工程，即從復(fù)雜的顯微鏡數(shù)據(jù)中識(shí)別和提取新特征。

《科學(xué)報(bào)告》最近的一項(xiàng)研究闡述了如何利用人工智能發(fā)現(xiàn)細(xì)胞細(xì)微的形態(tài)變化，這對(duì)于理解疾病進(jìn)展至關(guān)重要。這種檢測(cè)先前未被發(fā)現(xiàn)的模式的能力，為生物學(xué)和醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域的突破性發(fā)現(xiàn)提供了激動(dòng)人心的機(jī)會(huì)。

與多模態(tài)成像集成

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)顯微鏡技術(shù)做出重大貢獻(xiàn)的另一個(gè)領(lǐng)域是多模態(tài)成像模式的集成。多模態(tài)成像技術(shù)結(jié)合了熒光、電子顯微鏡和原子力顯微鏡，可提供全面的信息并增強(qiáng)整體成像能力。

最近，研究人員展示了一個(gè)多模態(tài)成像平臺(tái)，該平臺(tái)將超分辨率熒光顯微鏡與電子顯微鏡相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)全面的細(xì)胞成像。該平臺(tái)集成了基于人工智能的圖像配準(zhǔn)和融合算法，可實(shí)現(xiàn)來自不同模態(tài)的無縫數(shù)據(jù)集成。這種集成使研究人員能夠以前所未有的細(xì)節(jié)水平關(guān)聯(lián)分子和結(jié)構(gòu)信息。

超分辨率顯微鏡中的人工智能

超分辨率顯微鏡技術(shù)使科學(xué)家能夠以超越光衍射極限的分辨率可視化生物結(jié)構(gòu)。然而，這些技術(shù)通常會(huì)生成復(fù)雜且噪聲很大的數(shù)據(jù)，使其難以解讀。人工智能可以通過降低噪聲并重建生物結(jié)構(gòu)的高保真度圖像，在提升超分辨率顯微鏡圖像質(zhì)量方面發(fā)揮重要作用。

《自然》雜志最近的一篇報(bào)告展示了深度學(xué)習(xí)如何提升超分辨率顯微鏡數(shù)據(jù)的分辨率和質(zhì)量。人工智能與超分辨率顯微鏡的結(jié)合，在揭示細(xì)胞組織和功能的復(fù)雜細(xì)節(jié)方面具有巨大的潛力。

人工共聚焦顯微鏡：無標(biāo)記成像的突破

傳統(tǒng)的寬視野顯微鏡對(duì)光學(xué)厚標(biāo)本進(jìn)行成像時(shí)，通常會(huì)因空間串?dāng)_而導(dǎo)致對(duì)比度降低，從而限制深度分辨率。雖然現(xiàn)代激光掃描共聚焦熒光顯微鏡能夠提供高深度分辨率，但卻受到光漂白和光毒性的困擾。

為了解決這一問題，伊利諾伊大學(xué)香檳分校的研究人員開發(fā)了人工共聚焦顯微鏡(ACM)，它可以在未標(biāo)記的標(biāo)本上以非破壞性的方式實(shí)現(xiàn)共聚焦級(jí)深度切片和靈敏度。

通過將商用激光掃描共聚焦儀器與定量相位成像模塊相結(jié)合，并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ACM 可以生成對(duì)比度和特異性均增強(qiáng)的深度切片圖像。這使得能夠從各種樣本中恢復(fù)類似共聚焦的斷層掃描體積。它能夠從厚樣本中提供動(dòng)態(tài)定量數(shù)據(jù)，同時(shí)通過計(jì)算方法保留化學(xué)特異性。

加速藥物研發(fā)和材料科學(xué)

人工智能顯微鏡分析憑借其高速和高精度，在藥物研發(fā)流程中發(fā)揮著極其重要的作用。人工智能可以顯著加快有前景的治療藥物的鑒定速度，使研究人員能夠在細(xì)胞模型上快速篩選大量潛在候選藥物庫(kù)。最近，人工智能顯微鏡技術(shù)幫助確定了一種此前無法治愈的白血病的新藥物靶點(diǎn)。

人工智能也正在改變材料科學(xué)，因?yàn)樗軌蛟谖⒂^層面對(duì)新型材料進(jìn)行高通量表征。它可以幫助分析新材料的電子顯微鏡圖像，從而開發(fā)具有定制特性的先進(jìn)材料。

挑戰(zhàn)和倫理考量

盡管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在顯微鏡領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展，但仍存在一些挑戰(zhàn)和倫理考量。其中一個(gè)主要挑戰(zhàn)是人工智能驅(qū)動(dòng)分析的可解釋性，因?yàn)閺?fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常像黑匣子一樣運(yùn)作，難以理解它們是如何得出結(jié)論的。這種缺乏透明度的情況可能會(huì)阻礙科學(xué)的可重復(fù)性，并引發(fā)對(duì)算法偏差和誤差傳播的擔(dān)憂。

對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的依賴也帶來了新的數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)。顯微鏡數(shù)據(jù)集，尤其是來自生物醫(yī)學(xué)研究的數(shù)據(jù)集，可能包含有關(guān)個(gè)體或生物體的敏感信息。因此，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理框架和隱私保護(hù)技術(shù)對(duì)于防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和濫用顯微鏡數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

前景

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在增進(jìn)我們對(duì)微觀世界的理解以及加速各個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面擁有巨大的潛力。隨著計(jì)算方法和硬件能力的不斷發(fā)展，顯微鏡技術(shù)有望迎來進(jìn)一步的創(chuàng)新，從而帶來新的應(yīng)用和見解。

未來的發(fā)展可能涉及改進(jìn)人工智能算法，以實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的圖像分析。人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人系統(tǒng)可以集成到自動(dòng)化樣品制備和實(shí)驗(yàn)中。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，或許可以進(jìn)一步提升人工智能顯微鏡系統(tǒng)的性能，從而探索微觀世界中前所未有的領(lǐng)域。

總而言之，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)與顯微鏡的融合正在徹底改變?cè)擃I(lǐng)域，引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)自動(dòng)化、高效且充滿探索潛力的新時(shí)代。人工智能正在徹底改變圖像分析和特征提取，并加速藥物研發(fā)、材料科學(xué)和其他科學(xué)學(xué)科的進(jìn)步。

隨著人工智能算法的不斷發(fā)展和協(xié)作努力解決現(xiàn)有的挑戰(zhàn)，它們與顯微鏡的結(jié)合將帶來突破性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，并將這些見解轉(zhuǎn)化為人類的切實(shí)利益。