AI-assisted phenotyping in a zebrafish hypophosphatasia model enables early and precise detection of skeletal alterations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypophosphatasia (HPP) is a rare genetic disorder mainly affecting bone and tooth mineralization in patients due to ALPL gene mutations. Understanding genotype-phenotype correlations in HPP remains challenging due to different severities and the disease’s heterogeneity. To address this, we established a novel zebrafish animal model (alpl wue7), which mimics severe HPP disease forms. To bypass limitations in human-based phenotypic classification of skeletal alterations in this transgenic line, we developed and trained an artificial intelligence (AI) model capable of image-based classification with 68% accuracy—an improvement of 79% over manual classification. Our AI model could successfully identify early developmental alterations independent of altered image magnification, coloration quality and executing scientists. Using attention rollout, we further visualized AI decision-making, revealing not only expected focus on early bone structures but also unexpected emphasis on the otoliths—parts of the zebrafish’s hearing and balancing organ. We see applications of our AI system in analyzing other skeletal disorder models as well as in providing an unbiased, high-throughput phenotypic rescue quantification assay for potential drug screening applications in zebrafish larvae. Overall, our findings establish an integrated platform for studying HPP and open new avenues for AI-assisted phenotyping and therapeutic discovery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».