利用AI将生物荧光信号测量精度提升10倍

Published 20 Sep.2023 14:26(KST)

KAIST于上月19日在《Nature Methods》发表论文

韩国科学技术院（KAIST）20日表示，电气与电子工程系教授 Yoon Younggyu 研究团队开发出一项人工智能（AI）图像分析技术，与现有技术相比，可将生物体荧光信号的测量精度提高10倍以上。

支持技术概念示意图。图片由KAIST提供

近年来，随着基因工程技术的发展，利用荧光显微镜将活体生物组织内的信号转化为荧光信号并进行连续拍摄和测量的技术不断被开发并投入应用。然而，由于生物组织发出的荧光信号十分微弱，在测量快速变化的神经细胞电信号等信号时，信号会呈现出极低的信噪比，从而难以实现高精度测量。

研究团队在无需额外学习数据的情况下，从具有低信噪比的荧光显微镜图像中自主学习数据的统计分布，将图像的信噪比提升10倍以上，从而实现对生物信号的高精度测量。借助这一技术，各类生物信号的测量精度有望大幅提高，可广泛应用于生命科学整体研究以及脑部疾病治疗药物的开发。

Yoon 教授表示：“这是一项利用多种荧光成像设备的研究人员在无需额外学习数据的前提下也能轻松使用的技术，有望被广泛用于揭示新的生命现象。”

本次研究成果已于19日在线发表于国际学术期刊《自然方法》（Nature Methods），并被选为10月刊封面论文。

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。