Organelle-Aware Representation Learning Enables Label-Free Detection of Mitochondrial Dysfunction in Live Human Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitochondrial dysfunction is a convergent hallmark of neurodegenerative diseases and represents a promising biomarker for early diagnosis and therapy. However, current in vitro assays rely on fluorescence or electron microscopy, which are invasive, low-throughput, and incompatible with longitudinal analysis. Here, we present a noninvasive framework by integrating label-free optical diffraction tomography (ODT) with organelle-aware representation learning to detect subtle mitochondrial dysfunction in live human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived neurons. Through virtual staining of the nuclei, lysosomes, and mitochondria, we establish two complementary and interpretable classification pipelines: a deep learning model with organelle-aware encoder and a logistic regression model on morphometric descriptors. Both models achieve approximately 85% accuracy: the deep model provides end-to-end prediction with minimal feature engineering, whereas the logistic regression model offers a more interpretable, feature-based approach. To our knowledge, this is the first demonstration of ODT-based organelle-resolved virtual staining in live human neurons, establishing a scalable, non-invasive platform for mitochondrial disease modeling, drug discovery, and neurodegeneration research.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».