研究人员开发了一种新的人工智能驱动平台，可以分析病原体如何以训练有素的生物学家的精确度感染我们的细胞。

该平台，HRMAn('Herman')，代表主机应对微生物分析，是开源的，易于使用，可以针对不同的病原体(包括肠沙门氏菌)进行定制。

由弗朗西斯克里克研究所和伦敦大学学院的科学家开创，HRMAn使用深度神经网络分析病原体和人类(“宿主”)细胞相互作用图像中的复杂模式，从而得出科学家手工制作的相同细节特征。该研究发表在开放获取期刊eLife上，其中包括下载平台和访问教程视频的链接。

“对于生物学家来说，过去手动，耗时的任务现在需要我们在计算机上花费几分钟的时间，使我们能够更快，更准确地了解感染性病原体以及我们的身体对它们的反应，”伊娃说。领导该项目的克里克集团负责人弗里克尔。“HRMAn实际上可以像生物学家一样看到宿主 - 病原体的相互作用，但与我们不同，它不会累，需要睡觉!”

为了展示在KNIME平台上运行的HRMAn的力量，该团队用它来分析身体对弓形虫的反应，弓形虫是一种在猫中复制的寄生虫，被认为是世界上三分之一以上的人群携带的。

克里克高通量筛选设施的研究人员收集了超过30,000张显示5种不同类型弓形虫感染人类细胞的显微镜图像，并将其装入HRMAn进行分析。HRMAn检测并分析了超过175,000个含有病原体的细胞区室，提供了有关每个细胞寄生虫数量，细胞内寄生虫位置，以及与寄生虫相互作用的细胞蛋白质数量等详细信息。

“以前对宿主 - 病原体图像分析自动化的尝试未能捕捉到这种细节水平，”UCL的MRC LMCB的Jason Mercer实验室的研究助理Artur Yakimovich说，他是该研究的共同第一作者。“使用运行自动驾驶汽车的相同算法，我们创建了一个平台，提高了大批量生物数据分析的精确度，这彻底改变了我们在实验室中可以做的事情。人工智能算法在平台上派上用场以训练有素的专家的方式评估基于图像的数据。它也非常容易使用，即使对于几乎没有编码知识的科学家也是如此。“

该团队还使用HRMAn分析肠道沙门氏菌- 一种比弓形虫小16倍的细菌病原体，证明了它对研究不同病原体的多功能性。

“我们的团队使用HRMAn回答有关宿主 - 病原体相互作用的具体问题，但它也在该领域之外产生了深远的影响，”克里克博士生兼研究的共同第一作者Daniel Fisch说。“HRMAn可以分析任何荧光图像，使其与许多不同的生物学领域相关，包括癌症研究。”