由香港城市大學（ CityU）共同領導的一個聯合研究小組開發了一種新的計算工具，它可以重建和可視化三維（3D）細胞形狀以及細胞的時間變化，將幾百小時的手工加速節省至數小時。這一工具徹底改變了生物學家分析圖像數據的方式，它可以促進發育和細胞生物學的進一步研究，例如癌細胞的生長。
跨學科研究由計算機工程系的 Yan Hong 教授、電氣工程系 Wong Chung Hong 教授以及香港浸會大學（HKU）和北京大學的生物學家共同領導。他們的研究結果以 「Establishment of a morphological atlas of the Caenorhabditis elegans embryo using deep-learning-based 4D segmentation」 為題發表在《Nature Communications》上。
這個團隊開發的工具叫做 「CShaper」 這是一個強大的計算工具，可以在單細胞水平上系統地分割和分析細胞圖像，「這是研究細胞分裂、細胞和基因功能所急需的，」Yan 教授說。
分析海量細胞分裂數據的瓶頸
生物學家一直在研究動物是如何從一個單一的細胞，一個受精卵，通過無數的細胞分裂，成長為器官和整個身體。特別是，他們想知道基因的功能，比如參與細胞分裂形成不同器官的特定基因，或者是什麼導致細胞分裂異常導致腫瘤生長。
找到答案的一種方法是使用基因敲除技術。在所有基因都存在的情況下，研究人員首先獲得細胞圖像和譜系樹。然後他們從 DNA 序列中 「剔除」 一個基因，比較兩個譜系樹，分析細胞的變化，推斷基因功能。然後他們在其他基因被敲除的情況下重複實驗。
在這項研究中，合作的生物學家團隊利用秀麗隱杆線蟲（C.elegans）胚胎產生了數兆字節的數據，供 Yan 教授的團隊進行計算分析。線蟲是一種與人類具有許多基本生物學特性的蠕蟲，為研究人類腫瘤的生長過程提供了有價值的模型。
「估計線蟲中有 20000 個基因，這意味著如果一次敲除一個基因，將需要近 20000 個實驗，必然產生大量數據。因此，有必要使用一個自動化的圖像分析系統。這也促使我們開發出一種更高效的方案。」
細胞突破圖像的自動分割
細胞圖像通常是通過雷射掃描獲得的。現有的圖像分析系統只能很好地檢測細胞核，細胞膜圖像質量較差，阻礙了細胞形態的重建。同時，對於細胞分裂的時間推移的 3D 圖像（即 4D 圖像）的分割還缺乏可靠的算法。圖像分割是計算機視覺中的一個關鍵過程，它涉及到將視覺輸入分割成若干段以簡化圖像分析。但研究人員不得不花費數百小時手動標記許多細胞圖像。
CShaper 的突破在於它可以檢測細胞膜，在 3D 中構建細胞形狀，更重要的是，它可以在細胞水平上自動分割細胞圖像。「使用 CShaper，生物學家可以在幾個小時內破譯這些圖像的內容。它可以描述細胞的形狀和表面結構，並提供細胞在不同時間點的三維視圖，」 第一作者之一、Yan 教授實驗室的博士生 Cao Jianfeng 說。
為了實現這一目標，該團隊開發的基於深度學習的模型 DMapNet 在 CShaper 系統中發揮了關鍵作用。「通過學習捕捉圖像像素之間的多個離散距離，DMapNet 在提取膜輪廓的同時考慮形狀信息，而不僅僅是強度特徵。因此，CShaper 實現了 95.95% 的細胞識別準確率，大大優於其他方法，」 他解釋說。
利用 CShaper，研究小組為秀麗隱杆線蟲胚胎從 4 到 350 個細胞階段的細胞形態生成了一個延時 3D 圖譜，包括細胞形狀、體積、表面積、遷移、細胞核位置和細胞與細胞接觸的確認細胞特徵。
腫瘤生長研究進展
Cao Jianfeng 說：「就我們所知，CShaper 是第一個在單細胞水平上系統地分割和分析線蟲胚胎圖像的計算機系統。通過與生物學家的密切合作，我們自豪地開發了一個有用的計算機工具，用於自動分析大量的細胞圖像數據。我們相信它可以促進發育和細胞生物學的進一步研究，特別是在理解癌細胞的起源和生長方面，」Yan 教授補充說。
他們還在植物組織細胞上測試了 CShaper，而且結果不錯。他們相信這個計算機工具可以用於其他生物學研究。
原文檢索：Establishment of a morphological atlas of the Caenorhabditis elegans embryo using deep-learning-based 4D segmentation
來源： 生物360
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