借助新的 Omega 工具，科学家可以通过人工智能“对话”快速分析复杂的生物图像
在一篇新的研究文章中，陈·扎克伯格旧金山生物中心 (CZ Biohub SF) 的科学家介绍了一款开源软件工具 Omega，它极大地推动了生物图像分析领域的发展。Omega 利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，使科学家能够通过自然语言对话来处理和分析生物图像，而不必发出正式命令或编写代码。Omega由 Loïc A. Royer 和他的团队创建，并记录在2024 年 6 月 10 日发表在《自然方法》上的一篇论文中，它是napari的一个插件，napari 是一个开源图像查看器，在全球范围内的各个科学领域，尤其是生物医学研究中使用。Omega 与各种 LLM 紧密集成，包括 OpenAI 的 ChatGPT，允许科学家通过直观的对话交互进行复杂的生物图像处理和分析，并在后台向 napari 软件发出所有所需的命令。“Omega 允许用户快速生成和编辑代码来解决复杂的图像处理任务，”CZ Biohub SF 高级团队负责人兼成像 AI 总监 Royer 解释道。“您仍然需要了解图像分析的基础知识，但 Omega 显著加快了这一过程。”Omega 优先考虑易用性，使生物图像分析变得大众化，因为没有丰富编程技能的研究人员可以使用 Omega 进行高级分析，从而加快他们的工作流程并更深入地了解他们的图像数据。此外，Royer 表示，Omega 的协作功能（例如共享代码编辑器）可增强科学界的团队合作和知识共享。Omega 是一款 napari 插件，可以加快图像分析速度，无需编写代码。在此示例中，用户要求 Omega 以 z 轴投影 3D 图像。Omega 的功能包括：
[*]交互式图像分析：用户可以通过简单的对话提示指示 Omega 执行特定任务，例如分割细胞核、计数对象和生成详细报告。
[*]按需创建小部件：Omega 可以根据用户定义的任务创建自定义小部件，实现专门的图像过滤、转换和可视化。
[*]人工智能增强代码编辑器：Omega 包含一个智能代码编辑器，可通过自动注释、错误检测和更正功能增强代码管理。
[*]多模式功能：除了文本之外，Omega 还可以解释视觉数据，整合多种数据类型来提供全面的图像分析。
随着法学硕士和其他人工智能平台的兴起，罗耶设想未来生物成像研究人员将与他们所依赖的软件工具进行对话，而不仅仅是“发出命令”。“Omega 的想法始于2023 年《自然方法》杂志上发表的一篇受邀观点文章，在文章中我预测，在不久的将来，生物图像分析任务将通过‘与机器对话’来解决，”Royer 说道。“Omega 是朝着这一愿景迈出的重要一步。”科学界的成员已经开始使用 Omega，该软件自 2023 年 5 月起可从 GitHub 存储库下载，并自那时起定期发布更新。“反馈非常积极——该软件每月被下载约 2,000 次——它激发了其他研究人员探索类似的想法，”Royer 说。Omega 的源代码已在 GitHub 上公开，欢迎全球研究界的贡献和合作。Royer 表示，这种开放性确保 Omega 能够不断发展，融入最新的技术进步，满足全球科学家不断变化的需求。展望未来，Royer 及其团队不仅计划维护 Omega，还将继续增强其功能。“我们计划让 Omega 更加智能、更加强大，并与最新和最好的 LLM 兼容，”他说。尽管法学硕士课程近年来取得了显著进步，但罗耶强调，人类专业知识在研究中仍然至关重要。“人类专家的需求始终存在，但像 Omega 这样的工具将消除瓶颈，例如将想法变成现实需要编码技能，并将大大提高科学的生产力。”
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