Algorithmus schlägt bei Virenbefall Alarm

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Adeno- und Herpes-Infektionen: Deep-
Learning-Ansatz nutzt Fluoreszenzmikroskopie-Bilder

Algorithmus schlägt bei Virenbefall Alarm
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Zellkern im Visier: Software erkennt Virenbefall (Bild: pixabay.com, geralt)
Archiv | 26.06.2021 | Forscher der Universität Zürich haben ein künstliches neuronales Netzwerk so trainiert, dass der Algorithmus zuverlässig Zellen erkennt, die von Adeno- oder Herpesviren befallen sind. Zudem identifiziert er akute, schwere Infektionen bereits vorab. Denn infizieren Viren eine Zelle, führt dies zu Veränderungen des Zellkerns, die mittels Fluoreszenzmikroskopie visualisiert werden können. Genau diese Bilder wurden zum Training der Software genutzt.

Neue Medikamente als Ziel

"Unsere Methode identifiziert nicht nur zuverlässig virusinfizierte Zellen, sondern erkennt mit hoher Genauigkeit auch virulente Infektionen im Voraus. Das Verfahren eröffnet neue Wege, um Infektionen besser zu verstehen und um neue Wirkstoffe gegen Krankheitserreger wie Viren oder Bakterien zu entdecken", so Molekularbiologe und Forschungsleiter Urs Greber.

Die Analysemethode basiert auf der Kombination von Fluoreszenzmikroskopie in lebenden Zellen und Deep Learning. Um Viren maschinell zu detektieren, nutzen die Forscher einen Deep-Learning-Algorithmus, ein künstliches neuronales Netzwerk. Dieses wird mit einer großen Menge an Mikroskopiebildern trainiert und extrahiert Muster, die für infizierte oder nicht infizierte Zellen charakteristisch sind.

 

Funktionsweise noch unklar

Laut den Schweizer Forschern identifiziert der neue Algorithmus auch akut auftretende und heftig verlaufende Infektionen mit einer Genauigkeit von 95 Prozent und bis zu 24 Stunden im Voraus. Als Trainingsmaterial dienen Bilder lebender Zellen von sogenannten lytischen Infektionen, bei denen sich die Viruspartikel explosionsartig vermehren und sich die Zellen auflösen sowie Bilder von persistenten Infektionen, bei denen Viren zwar kontinuierlich, aber nur in geringen Mengen produziert werden.

 

Trotz der großen Präzision ist noch offen, welche Merkmale infizierter Zellkerne das künstliche neuronale Netzwerk eigentlich erkennt, um die zwei Infektionsphasen zu unterscheiden. Es erlaubt aber schon jetzt, die Infektionsbiologie infizierter Zellen genauer zu untersuchen, heißt es. Der Innendruck des Zellkerns sei bei virulenten Infektionen größer als während persistenter Phasen. Zudem reichert eine Zelle mit lytischer Infektion die viralen Proteine schneller im Zellkern an. "Wir vermuten daher, dass ausgeklügelte zelluläre Prozesse bestimmen, ob sich eine Zelle nach dem Virenbefall auflöst oder nicht", sagt Greber. (pte)


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