Deep-LUMEN assay – human lung epithelial spheroid classification from brightfield images using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) tissue models such as epithelial spheroids or organoids have become popular for pre-clinical drug studies. In contrast to 2D monolayer culture, the characterization of 3D tissue models from non-invasive brightfield images is a significant challenge. To address this issue, here we report a deep-learning uncovered measurement of epithelial networks (Deep-LUMEN) assay. Deep-LUMEN is an object detection algorithm that has been fine-tuned to automatically uncover subtle differences in epithelial spheroid morphology from brightfield images. This algorithm can track changes in the luminal structure of tissue spheroids and distinguish between polarized and non-polarized lung epithelial spheroids. The Deep-LUMEN assay was validated by screening for changes in spheroid epithelial architecture in response to different extracellular matrices and drug treatments. Specifically, we found the dose-dependent toxicity of cyclosporin can be underestimated if the effect of the drug on tissue morphology is not considered. Hence, Deep-LUMEN could be used to assess drug effects and capture morphological changes in 3D spheroid models in a non-invasive manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».