Explainable AI to unveil cellular autophagy dynamics
Rattachement africain : ro, no. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Autophagy is a fundamental intracellular renovation process vital for maintaining cellular homeostasis through the degradation and recycling of damaged components. It is implicated in numerous pathological conditions, including cancer and neurodegenerative diseases. However, its dynamic nature and complexity pose challenges for manual analysis. In this study, we present a computational pipeline that leverages advanced deep learning models to automate the analysis of autophagic processes in 6,240 fluorescence microscopy images from the CELLULAR dataset. Our framework integrates object detection, cell segmentation, classification by autophagic state, cellular tracking, and explainability methods for interpretability. We achieved optimal results using YOLOv8 for object detection with a mAP50 of 0.80, U-Net++ for segmentation with an IoU of 0.82, and a vision transformer for classification with an accuracy of 0.86. To track cells, we developed a custom algorithm capable of handling complex scenarios such as cell division and morphological changes, all without requiring annotated tracking data. To enhance transparency, we employed explainability techniques based on class activation mappings to analyze model decision-making processes and validate classification outcomes, complemented by t-SNE visualizations for deeper insights into the data. Collaboration with biology experts validated our findings, highlighting the pipeline's potential to advance autophagy research. This study demonstrates the potential of deep learning and explainable AI to streamline biomedical research, reduce manual effort, and uncover key autophagy dynamics.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Explainable AI to unveil cellular autophagy dynamics
- Date Crossref
- 11/09/2025
- Éditeur
- Public Library of Science (PLoS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Universitatea Națională de Știință și Tehnologie Politehnica București pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Oslo University Hospital Department of Molecular Cell Biology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Oslo Department of Molecular Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Agronomic Sciences and Veterinary Medicine of Bucharest pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Simula Research Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
National University of Science and Technology Politehnica Bucharest AI Multimedia Lab pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Faculty of Medicine Institute of Clinical Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Faculty of Biotechnologies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Universitatea Națională de Știință și Tehnologie Politehnica București, Department of Molecular Cell Biology — Oslo University Hospital et Department of Molecular Medicine — University of Oslo, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.