Aprenda a Representar Fenótipos de Imagens Celulares de Forma Auto-Supervisionada

Índice

1. Introdução
2. Aprendizado auto-supervisionado de representações fenotípicas a partir de imagens de células
3. Desafios em perfis baseados em imagens
4. Conjunto de dados e abordagens existentes
   • 4.1 Conjunto de dados BBC 21
   • 4.2 Abordagens clássicas
   • 4.3 Aprendizado fraco supervisionado
   • 4.4 Abordagens não supervisionadas e auto-supervisionadas
5. Abordagem proposta: WS Dino
   • 5.1 Descrição do algoritmo Dino
   • 5.2 Incorporando rótulos fracos com WS Dino
   • 5.3 Métodos de avaliação de desempenho
6. Resultados e discussão
   • 6.1 Análise de cluster
   • 6.2 Comparação com trabalhos anteriores
   • 6.3 Características estruturalmente significativas
7. Conclusão
8. Equipe e referências

Aprendizado auto-supervisionado de representações fenotípicas a partir de imagens de células

No campo do perfil baseado em imagens, tem sido desafiador extrair representações significativas de células a partir de imagens de microscopia fluorescente coradas. A fim de resolver esse desafio, pesquisadores da Universidade de Cambridge e da AstraZeneca colaboraram para desenvolver um método de aprendizado auto-supervisionado utilizando rótulos fracos. Neste artigo, apresentaremos a abordagem denominada WS Dino, que combina o poderoso algoritmo Dino com informações de rótulos fracos. Essa abordagem demonstrou resultados de ponta na tarefa de aprendizado de representações fenotípicas, superando até mesmo trabalhos anteriores que utilizavam técnicas de aumento de células únicas.

Introdução

Nos últimos anos, o perfil baseado em imagens tornou-se uma área de pesquisa em rápido crescimento. Essa abordagem utiliza imagens de microscopia fluorescente coradas para extrair informações sobre fenótipos celulares. No entanto, a extração de representações significativas a partir dessas imagens é um desafio devido à complexidade dos dados e à falta de rótulos fortes.

Neste trabalho, exploramos o aprendizado auto-supervisionado como uma forma de superar esse desafio. Consideramos a abordagem WS Dino, que combina o algoritmo Dino com rótulos fracos para melhorar a aprendizagem de representações fenotípicas a partir de imagens de células. Essa abordagem apresenta resultados promissores, superando até mesmo trabalhos anteriores que utilizavam técnicas de aumento de células únicas.

Aprendizado auto-supervisionado de representações fenotípicas a partir de imagens de células

O aprendizado auto-supervisionado tem se mostrado eficaz em várias tarefas de visão computacional. Nessa abordagem, um modelo é treinado para aprender representações significativas dos dados, sem a necessidade de rótulos fortes. No contexto de imagens de células, essa abordagem é especialmente útil, pois permite extrair informações fenotípicas diretamente das imagens.

A abordagem proposta, WS Dino, utiliza o algoritmo Dino como base para o aprendizado auto-supervisionado. O algoritmo Dino é conhecido por sua capacidade de realizar clusterização e segmentação de Alta qualidade em imagens. Ao combinar esse algoritmo com rótulos fracos, podemos obter representações fenotípicas mais precisas e úteis.

Desafios em perfis baseados em imagens

No perfil baseado em imagens, enfrentamos vários desafios ao tentar extrair representações significativas das células. Alguns desses desafios incluem:

• Complexidade dos dados: As imagens de células podem conter várias características e nuances, dificultando a extração de informações relevantes.
• Falta de rótulos fortes: É difícil obter rótulos fortes para todas as imagens de células, o que dificulta a tarefa de treinar modelos de aprendizado supervisionado.
• Variação nas imagens: As imagens de células podem variar em termos de resolução, iluminação e outras características, o que pode afetar a qualidade das representações extraídas.

Esses desafios são abordados pelo aprendizado auto-supervisionado e pela abordagem WS Dino, que exploram as propriedades do algoritmo Dino e utilizam rótulos fracos para melhorar a aprendizagem das representações fenotípicas.

Conjunto de dados e abordagens existentes

4.1 Conjunto de dados BBC 21

Para avaliar a abordagem proposta, utilizamos o conjunto de dados BBC 21, que é amplamente utilizado na área de perfil baseado em imagens. Esse conjunto de dados contém 103 tratamentos únicos, com 38 compostos e 12 mecanismos de ação distintos.

4.2 Abordagens clássicas

No passado, várias abordagens clássicas foram utilizadas para extrair representações fenotípicas do conjunto de dados BBC 21. Essas abordagens incluem o uso de algoritmos como o Cell Profiler e algoritmos de aprendizado de transferência.

4.3 Aprendizado fraco supervisionado

Mais recentemente, abordagens de aprendizado fraco supervisionado têm demonstrado resultados promissores no campo do perfil baseado em imagens. Essas abordagens utilizam rótulos fracos, como rótulos de tratamento, como redes classificadoras e extraem representações a partir dessas redes.

4.4 Abordagens não supervisionadas e auto-supervisionadas

Abordagens não supervisionadas e auto-supervisionadas também têm se mostrado eficazes na extração de representações fenotípicas. Essas abordagens não dependem de rótulos fortes e utilizam técnicas de aprendizado para maximizar a concordância entre diferentes partes dos dados.

Para mais informações sobre as abordagens existentes e os experimentos realizados, consulte o artigo original mencionado nas referências.

Resultados e discussão

6.1 Análise de cluster

Uma análise de cluster foi realizada para avaliar a qualidade das representações fenotípicas extraídas pelo WS Dino. Os resultados mostram uma boa clusterização dos tratamentos, com apenas alguns casos sendo classificados incorretamente.

6.2 Comparação com trabalhos anteriores

Ao comparar os resultados do WS Dino com trabalhos anteriores, observamos que nosso método alcançou resultados de ponta. Além disso, nosso método superou trabalhos anteriores que utilizavam técnicas de aumento de células únicas.

6.3 Características estruturalmente significativas

Utilizando mapas de atenção, conseguimos demonstrar que as representações fenotípicas extraídas pelo WS Dino são estruturalmente significativas. Isso indica que nosso método é capaz de aprender características relevantes das células a partir das imagens de microscopia.

Esses resultados destacam a eficácia do WS Dino como uma abordagem para o aprendizado de representações fenotípicas a partir de imagens de células.

Conclusão

Neste trabalho, apresentamos a abordagem WS Dino para o aprendizado auto-supervisionado de representações fenotípicas a partir de imagens de células. Essa abordagem combina o poderoso algoritmo Dino com rótulos fracos para melhorar a aprendizagem das representações. Os resultados obtidos demonstram que o WS Dino supera trabalhos anteriores e é capaz de aprender características fenotípicas estruturalmente significativas.

Acreditamos que o WS Dino tem o potencial de impulsionar o campo do perfil baseado em imagens, abrindo novas possibilidades de pesquisa e avanço em várias áreas, como a descoberta de medicamentos e a biologia celular.

Equipe

Este trabalho é resultado de uma colaboração entre a Universidade de Cambridge e a AstraZeneca. Agradecemos a contribuição de todos os cientistas envolvidos neste projeto.

Referências

1. Kroth, J., Sumeski, S., et al. (2021). Aprendizado auto-supervisionado de representações fenotípicas a partir de imagens de células com rótulos fracos. [link para o artigo]