Label-free prediction of fluorescence markers in bovine satellite cells using deep learning

要約

ウシ衛星細胞 (BSC) の品質を評価することは、世界的な食料の持続可能性の課題に対処することを目指す培養肉産業にとって不可欠です。
この研究は、深層学習を使用して分離された BSC の蛍光マーカーを予測するためのラベルフリーの方法を開発することを目的としています。
U-Net ベースの CNN モデルを使用して、細胞培養の単一の明視野顕微鏡画像から複数の蛍光シグナルを予測しました。
2 つの主要なバイオマーカー、DAPI と Pax7 を使用して、BSC の量と品質が決定されました。
画像前処理パイプラインには、予測パフォーマンスと一貫性を向上させるための蛍光ノイズ除去が含まれていました。
モデルの評価には、ピアソン相関係数や SSIM などの統計的パフォーマンス指標を使用して、合計 48 の生物学的複製が使用されました。
このモデルは、染色が均一であるため、DAPI 予測でより優れたパフォーマンスを示しました。
Pax7 の予測は、生物学的不均一性を反映して、よりばらつきがありました。
カラー マッピングや画像オーバーレイなどの強化された視覚化技術により、より適切なコンテキスト情報や知覚情報が提供されるため、予測の解釈可能性が向上しました。
この調査結果は、データ前処理の重要性を強調し、培養肉産業における非侵襲的でラベル不要の評価技術を進歩させるディープラーニングの可能性を実証し、信頼性が高く実用的な AI 主導の評価への道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Assessing the quality of bovine satellite cells (BSCs) is essential for the cultivated meat industry, which aims to address global food sustainability challenges. This study aims to develop a label-free method for predicting fluorescence markers in isolated BSCs using deep learning. We employed a U-Net-based CNN model to predict multiple fluorescence signals from a single bright-field microscopy image of cell culture. Two key biomarkers, DAPI and Pax7, were used to determine the abundance and quality of BSCs. The image pre-processing pipeline included fluorescence denoising to improve prediction performance and consistency. A total of 48 biological replicates were used, with statistical performance metrics such as Pearson correlation coefficient and SSIM employed for model evaluation. The model exhibited better performance with DAPI predictions due to uniform staining. Pax7 predictions were more variable, reflecting biological heterogeneity. Enhanced visualization techniques, including color mapping and image overlay, improved the interpretability of the predictions by providing better contextual and perceptual information. The findings highlight the importance of data pre-processing and demonstrate the potential of deep learning to advance non-invasive, label-free assessment techniques in the cultivated meat industry, paving the way for reliable and actionable AI-driven evaluations.

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