PhenDiff: Revealing Subtle Phenotypes with Diffusion Models in Real Images

要約

ここ数年、生物学研究においてさまざまなタスクで深層生成モデルが使用されることが増えています。
最近、人間の目では直接認識できない微妙な細胞表現型の違いを明らかにするのに価値があることが証明されました。
ただし、この目標を達成するために使用されている現在の方法は、主に敵対的生成ネットワーク (GAN) に依存しています。
GAN は効果的ではありますが、トレーニングの不安定性やモードの崩壊などの問題を抱えており、画像をモデルの潜在空間に正確にマッピングしません。これは、実際の画像に基づいて出力を合成、操作し、解釈するために必要です。
この研究では、実際の画像をある条件から別の条件に変換することによって細胞表現型の変化を特定するように設計された拡散モデル (DM) を活用したマルチクラス条件付きメソッドである PhenDiff を紹介します。
低濃度の薬物治療など、表現型の変化が目に見えるか見えない場合において、この方法を定性的および定量的に検証します。
全体として、PhenDiff は、実際の顕微鏡画像で細胞の変化を識別するための貴重なツールです。
新しいバイオマーカーの同定を通じて、疾患の理解を促進し、創薬を前進させることができると期待しています。

要約(オリジナル)

For the past few years, deep generative models have increasingly been used in biological research for a variety of tasks. Recently, they have proven to be valuable for uncovering subtle cell phenotypic differences that are not directly discernible to the human eye. However, current methods employed to achieve this goal mainly rely on Generative Adversarial Networks (GANs). While effective, GANs encompass issues such as training instability and mode collapse, and they do not accurately map images back to the model’s latent space, which is necessary to synthesize, manipulate, and thus interpret outputs based on real images. In this work, we introduce PhenDiff: a multi-class conditional method leveraging Diffusion Models (DMs) designed to identify shifts in cellular phenotypes by translating a real image from one condition to another. We qualitatively and quantitatively validate this method on cases where the phenotypic changes are visible or invisible, such as in low concentrations of drug treatments. Overall, PhenDiff represents a valuable tool for identifying cellular variations in real microscopy images. We anticipate that it could facilitate the understanding of diseases and advance drug discovery through the identification of novel biomarkers.

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