酵母研究新突破,AI助力精准“算命”,加速抗衰老药物研发

一项来自PLoS computational biology的新研究,利用AI图像识别技术,首次实现对酵母细胞寿命的自动化精准量化,大幅降低了人工分析难度和数据标注需求。这意味着未来抗衰老研究将能更快、更准确地筛选出有效药物,为人类对抗衰老带来新希望。

酵母的衰老研究是抗衰老领域的核心组成部分。过去,虽然先进的显微镜技术能持续追踪单个酵母细胞的生命周期,但量化其寿命却耗时耗力,需要人工计数细胞分裂事件。近期,来自PLoS computational biology的研究团队开发了一套名为BudFinder的AI框架,它能准确检测酵母细胞在复制性衰老过程中的分裂事件,从而实现寿命的自动化量化。该技术通过在大量(约25万张)未标注酵母细胞图像上进行预训练,大幅降低了模型训练所需的人工标注数据量,仅需不到50个母细胞(约1000个分裂事件)的数据即可达到高精度,远低于传统方法。这项创新突破了传统对细胞面积变化的依赖,直接识别出芽事件,预示着抗衰老药物研发效率将迎来显著提升。

📎 来源:PLoS computational biology | 查看原文

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AI发现:肌肉细胞核变大,竟是衰老的铁证?抗炎可否逆转?

一项由韩国忠北国立大学柳东烈教授团队领衔的研究发现,AI深度学习技术通过分析人体肌肉切片,准确识别出细胞核增大是衰老肌肉的显著标志(准确率86.2%)。研究发现细胞核直径随年龄增长而显著增大(Spearman’s ρ = 0.71, p < 0.0001),且大细胞核与染色质重塑、细胞衰老、线粒体功能等衰老通路密切相关。更令人惊讶的是,儿童炎性肌病患者的肌肉也出现类似衰老的细胞核增大,这预示着抗炎可能成为对抗肌肉衰老的潜在途径。这项成果为开发新的肌肉衰老生物标志物和干预策略提供了全新方向。

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