Приложение для автоматизации проверки антираковых препаратов и базу данных для дообучения программ по распознаванию биомедицинских микроизображений создали ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (СПбГЭТУ) «ЛЭТИ» и Казанского федерального университета (КФУ). Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.
Оценить полезные и токсические свойства перспективных препаратов для лечения онкологии позволяют лабораторные испытания на живых клетках. Однако для человеческого глаза изменения клеток под воздействием тестируемых соединений незаметны. Поэтому для визуальной оценки эффекта ученые добавляют специальные маркеры (дифференциальные красители), которые подкрашивают клеточные образцы различными цветами в зависимости от целостности, жизнеспособности и других характеристик клетки.
«Мы разработали приложение, которое позволяет при помощи алгоритмов искусственного интеллекта по микрофотографиям количественно оценивать изменения клеток по их структуре под воздействием перспективных лекарственных препаратов без необходимости использовать процесс окрашивания. Таким образом, мы можем автоматически исключать из анализа очевидно неудачные образцы кандидатов в лекарственные соединения в режиме реального времени, не оказывая дополнительных воздействий на клетки, что позволяет, с одной стороны, не использовать дорогостоящие красители, и в то же время оценивать действие препарата на клетки в течение заданного промежутка времени», — отметил профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Богачев.
Также в рамках исследования ученые представили базу данных, размеченную и подготовленную для дообучения приложений по распознаванию биомедицинских микроизображений. Она состоит из микроскопических изображений раковых клеток — аденокарциномы толстой кишки человека с различными типами клеток. Таким образом, представленные изображения моделируют различные исходы применения потенциальных лекарственных средств, которые были предварительно получены с использованием двух разных систем окрашивания образцов. Обученная с помощью такой базы нейросеть способна различать результаты действия препаратов без использования флуоресцентных маркеров, ориентируясь, например, на изменение клеточных контуров.
«Разработанные нами алгоритмы количественной оценки состояния клеток на микрофотографиях позволяют уменьшить нагрузку на экспертов и повысить объективность анализа при исследовании средств для терапии онкологических заболеваний и любых других перспективных лекарственных препаратов. Фундаментальный аспект проведенной научной работы состоит в том, что созданная в ходе нашего исследования база данных представляет собой удобный испытательный стенд для других исследователей, которые с его помощью могут проверить успешность своих разработок в сфере анализа биомедицинских изображений», — подчеркнул Богачев.
Отметим, исследование прошло при финансовой поддержке Минобрнауки РФ.
Источник: ТАСС
