ИИ ускорил картирование миллионов синапсов до 10 секунд: новый инструментарий от PLOS

SynAPSeg автоматически идентифицирует синапсы на микроскопических изображениях, продемонстрировав точность, сопоставимую с экспертной, и уже помог проанализировать более 3,8 миллиона нейронных соединений у мышей

В журнале PLOS Computational Biology опубликован открытый набор данных и программное обеспечение SynAPSeg, предназначенное для автоматического обнаружения, аннотирования и измерения синапсов на изображениях, полученных с помощью флуоресцентной микроскопии. Эта разработка призвана решить одну из основных проблем современной нейробиологии: ручная разметка плотных скоплений синапсов занимает от 10 до 60 минут на изображение и требует высокой квалификации специалистов, в то время как новая система выполняет ту же задачу менее чем за 10 секунд.

В основу SynAPSeg лег набор из 41 конфокального изображения (чёткие снимки тонких слоёв ткани), включающий 2400 вручную размеченных синапсов в 2D и 1200 — в 3D. На этих данных авторы обучили специализированные модели глубокого обучения StarDist и продемонстрировали, что их качество сопоставимо с результатами независимых экспертов.

Комплекс поддерживает распространённые форматы микроскопических изображений, сохраняет параметры обработки для воспроизводимости экспериментов и интегрируется с современными научными инструментами в области биоинформатики.

С помощью SynAPSeg учёные уже исследовали более 3,8 миллиона синапсов, содержащих белок PSD95, в 16 регионах дорсального гиппокампа мышей — области мозга, отвечающей за память и обучение. Отдельный трёхмерный анализ также выявил снижение плотности таких синапсов на дендритах определённых типов нейронов у 12-месячных мышей по сравнению с 3-месячными.

Авторы подчеркивают, что на данный момент результаты относятся исключительно к доклиническим исследованиям на животных и не позволяют делать выводы о механизмах возрастного снижения когнитивных функций у человека.

Разработчики отмечают, что опубликованный проект включает не только готовые модели, но и открытый набор данных, инструменты для проверки результатов и весь рабочий процесс анализа. При этом они предупреждают, что модели обучались в основном на изображениях с белком PSD95, поэтому перед использованием на других биологических маркерах или в иных условиях съемки их необходимо дополнительно адаптировать с участием специалистов.