Российские ученые разработали нейросеть, способную в 10–15 раз ускорить обработку изображений, полученных с помощью электронной микроскопии при изучении меланомы. Систему создали специалисты Института цитологии и генетики СО РАН и Научно-исследовательского института клинической и экспериментальной лимфологии. Как сообщает официальное издание СО РАН «Наука в Сибири», разработка предназначена для поиска уязвимых участков опухолевых клеток, которые могут стать мишенями для будущей противораковой терапии.
Читайте: Россиянам готовят новые запреты: что изменится уже в ближайшее время
Исследователи сосредоточились на взаимодействии митохондрий и эндоплазматического ретикулума. Первые выполняют в клетке роль «энергетических станций», второй представляет собой сеть каналов, в которых накапливается кальций. Контакты этих структур необходимы для обмена сигналами внутри клетки. Старший научный сотрудник НИИКЭЛ Юлия Таскаева пояснила, что при нарушении такой связи раковые клетки перестают реагировать на команду к самоуничтожению и продолжают бесконтрольно расти.
Именно участки соприкосновения митохондрий и эндоплазматического ретикулума рассматриваются учеными в качестве одной из основных потенциальных мишеней для противораковых препаратов. Для изучения этих контактов используется электронная микроскопия, однако обработка большого количества полученных снимков вручную требует месяцев. Исследователям приходится самостоятельно отмечать клеточные структуры, подсчитывать число контактов между ними и определять их параметры, включая длину.
Созданный алгоритм автоматизирует эту работу. Нейросеть распознает на микрофотографиях митохондрии и эндоплазматический ретикулум, после чего определяет места их соприкосновения. Если раньше обработка одного изображения занимала примерно 20–30 минут, новый инструмент выполняет задачу приблизительно за две минуты. На базе алгоритма также разработан веб-сервис, в который можно загрузить снимок и получить таблицу с рассчитанными данными.
Для обучения системы специалисты использовали сотни изображений клеток мышиной меланомы. По словам Таскаевой, этот тип опухоли был выбран из-за того, что исследователи давно применяют его как стандарт в своих экспериментах. Благодаря этому удалось достаточно быстро сформировать большую базу изображений для обучения нейросети.
В основе алгоритма лежат технологии компьютерного зрения, пояснил старший научный сотрудник ИЦиГ СО РАН Михаил Генаев. Одной из основных сложностей стало качество электронно-микроскопических снимков: на изображениях встречаются дефекты и пустоты, а границы клеточных структур могут быть нечеткими. Такие особенности осложняют их автоматическое распознавание.
На данном этапе нейросеть обучена для работы с меланомой. В дальнейшем разработчики намерены проверить технологию при исследовании других типов опухолей, а также на образцах человеческих тканей. Результаты проведенной работы опубликованы в международном научном журнале Journal of Imaging.
Читайте также:
- В платежках за ЖКХ появятся новые начисления: что уже изменилось для россиян
- Пенсии в России резко вырастут с августа: кто получит прибавку уже летом
- Миллионы россиян столкнутся с новыми правилами: что изменится для ваших денег
