Reviewer #2 (Public Review): Transformer-based spatial–temporal detection of apoptotic cell death in live-cell imaging
Notice bibliographique
Résumé
Intravital microscopy has revolutionized live-cell imaging by allowing the study of spatial-temporal cell dynamics in living animals.However, the complexity of the data generated by this technology has limited the development of effective computational tools to identify and quantify cell processes.Amongst them, apoptosis is a crucial form of regulated cell death involved in tissue homeostasis and host defense.Live-cell imaging enabled the study of apoptosis at the cellular level, enhancing our understanding of its spatial-temporal regulation.However, at present, no computational method can deliver robust detection of apoptosis in microscopy timelapses.To overcome this limitation, we developed ADeS, a deep learning-based apoptosis detection system that employs the principle of activity recognition.We trained ADeS on extensive datasets containing more than 10,000 apoptotic instances collected both in vitro and in vivo, achieving a classification accuracy above 98% and outperforming state-of-the-art solutions.ADeS is the first method capable of detecting the location and duration of multiple apoptotic events in full microscopy timelapses, surpassing human performance in the same task.We demonstrated the effectiveness and robustness of ADeS across various imaging modalities, cell types, and staining techniques.Finally, we employed ADeS to quantify cell survival in vitro and tissue damage in mice, demonstrating its potential application in toxicity assays, treatment evaluation, and inflammatory dynamics.Our findings suggest that ADeS is a valuable tool for the accurate detection and quantification of apoptosis in live-cell imaging and, in particular, intravital microscopy data, providing insights into the complex spatial-temporal regulation of this process. eLife assessmentThis valuable study advances our understanding of spatial-temporal cell dynamics both in vivo and in vitro.The authors provide solid evidence for their innovative deep learning-based apoptosis detection system, ADeS, which utilizes the principle of activity recognition.This work will be of broad interest to cell biologists and neuroscientists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,034 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».