Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Машинное обучение поможет выращивать искусственные органы
Ученые из МФТИ совместно с коллегами из Института системного программирования и Института глазных исследований имени Чарльза Шепенса Гарвардской школы медицины (США) разработали нейросеть, способную распознавать ткани формирующейся сетчатки еще до ее окончательной дифференцировки. Для этого алгоритму, в отличие от человека, не требуется дополнительной модификации клеток. Это позволяет применять метод при выращивании сетчатки для пересадки.
Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular Neuroscience. В многоклеточных организмах каждый орган и тип тканей состоит из клеток, имеющих разные функции и свойства. Эти функции они приобретают в процессе развития. В самом начале все клетки одинаковые, но они потенциально способны создавать все типы клеток зрелого организма, в этот период времени такие клетки называются стволовыми.
Когда в некоторых из них начинают синтезироваться белки, работающие в определенных тканях, происходит дифференцировка и специализация клеток. После этого группы клеток образуют разные ткани и органы. Наиболее современным подходом для воспроизведения процесса развития различных тканей в пробирке является технология дифференцировки в трехмерных клеточных агрегатах — органоидах. Данная технология уже показала свою эффективность для исследования развития сетчатки, мозга, внутреннего уха, кишечника, поджелудочной железы и многих других тканей.
Благодаря тому, что процесс дифференцировки по данной технологии основывается на естественных механизмах развития, получаемая ткань обладает значительным сходством с естественным органом. Природа некоторых этапов дифференцировки имеет случайный характер, что приводит к значительному изменению количества клеток с определенной функцией даже среди искусственных органов в одной партии, не говоря о разных клеточных линиях.
Это значит, что для воспроизводимости экспериментов и, как следствие, для наибольшей надежности в клинических применениях при каждой дифференцировке необходимо уметь определять, какие клетки специализировались, а какие — нет. Для определения дифференцированных клеток при работе с тканями специалисты используют флуоресцентные белки — ген светящегося белка добавляют в ДНК клеток, в результате чего последние начинают его синтезировать, когда проходят нужную стадию развития.
К сожалению, этот чувствительный, специфичный и удобный для количественной оценки метод не подходит для производства клеток для трансплантации или моделирования наследственных заболеваний генетической природы. Именно поэтому ученые в данной работе предложили альтернативный подход для анализа — на основании структуры самой ткани.
На сегодняшний день нет надежных и объективных критериев, чтобы предсказать качество дифференцировки клеток. Для решения проблемы отбора лучших тканей сетчатки для дальнейшей трансплантации, скрининга лекарственных препаратов или моделирования заболеваний ученые решили использовать методы нейронных сетей и искусственного интеллекта.
«Одним из основных направлений деятельности нашей лаборатории является применение методов биоинформатики, машинного обучения и искусственного интеллекта для решения прикладных задач в области генетики и молекулярной биологии. Данная разработка — как раз на стыке наук. В ней классические для Физтеха инструменты нейронных сетей применены для очень значимой прикладной биомедицинской проблемы — предсказания дифференцировки в сетчатку из стволовых клеток. Сетчатка человека имеет крайне ограниченный потенциал к регенерации.
Это значит, что любая прогрессирующая потеря нейронов, например, при глаукоме, неизбежно приводит к полной слепоте. Сейчас врачам практически нечего предложить таким пациентам, кроме как начинать учить таблицы Брайля. Наша работа делает биомедицину на шаг ближе к созданию клеточной терапии для заболеваний сетчатки глаза, что позволит не только предотвратить прогрессию заболевания, но и вернуть больным уже утраченное зрение», — объясняет руководитель лаборатории геномной инженерии МФТИ Павел Волчков.
Авторы статьи обучили нейронную сеть (компьютерный алгоритм, названный так по аналогии с работой человеческих нейронов в мозге) находить ткани развивающейся сетчатки на основании фотографий с простого светового микроскопа. Сначала они попросили экспертов идентифицировать на 1200 изображениях дифференцированные клетки при помощи точного метода с использованием флуоресцентного репортера.
Нейросеть обучили на 750 изображениях, еще 150 были использованы для валидации и 250 — для тестов. После проверки всех предсказаний оказалось, что люди определяли дифференцированные клетки с точностью около 67 процентов, в то время как нейросеть имела точность 84 процента.
«Наши результаты показывают, что критерии отбора тканей сетчатки на ранней стадии субъективны и зависят от эксперта, который принимает решение. При этом морфология (то есть структура) самой ткани даже на очень ранней стадии позволяет прогнозировать дифференцировку сетчатки. И программа, в отличие от человека, может извлечь эту информацию.
С учетом того, что этот подход не требует сложных изображений, флуоресцентных репортеров или красителей для анализа, его легко внедрить. Это позволяет сделать еще один шаг в сторону создания клеточных терапий для таких заболеваний сетчатки, как глаукома и макулярная дистрофия, которые сейчас практически неминуемо приводят к слепоте. Кроме того, этот подход может быть перенесен не только на другие клеточные линии, но и на человеческие искусственные органы», — дополняет Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории терапии орфанных заболеваний МФТИ.
Московский физико-технический институт — ведущий технический вуз страны, который входит в престижные рейтинги лучших университетов мира. Здесь обучают фундаментальной и прикладной физике, математике, информатике, химии, биологии, компьютерным технологиям и другим естественным и точным наукам.
Сегодня Физтех — это передовой научный центр. В МФТИ организована научная деятельность, посвященная в том числе проблемам старения и возрастных заболеваний, прикладной и фундаментальной физике, двумерным материалам, квантовым технологиям, искусственному интеллекту, геномной инженерии, арктическим и космическим исследованиям.
Telegram 
Дзен 
VK Согласно гипотезе о так называемой Еврогондване, в эпоху динозавров Европа, как часть северного суперконтинента Лавразия, еще не полностью отделилась от южного суперконтинента Гондвана и животные могли свободно мигрировать между Европой и Африкой. Однако новый анализ найденных в Венгрии костей первобытного крокодила показал, что его сходство с гондванскими видами обусловлено не близким родством, а схожим образом жизни.
Треть века назад Штаты и Мексика подписали Североамериканское соглашение о свободной торговле. Авторы новой научной работы показали, что это спровоцировало рост войн между бандами и подъем смертности среди молодых мужчин на десятки процентов — но только в тех зонах, которые были интересны картелям. Всего после подписания соглашения в Мексике было убито (оценка с учетом исчезнувших трупов) более 0,85 миллиона человек.
Новые данные показали, что удар зонда DART не только изменил орбитальный период небольшого спутника Диморфа вокруг его «родителя» Дидима, но и вызвал небольшое изменение движения всей бинарной системы вокруг Солнца. Эти результаты укрепляют уверенность ученых в том, что технология кинетического удара, при заблаговременном обнаружении опасного объекта, может помочь отклонить потенциально опасный астероид от столкновения с Землей.
Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.
Российские ученые из МФТИ с коллегами из Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН и Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН разработали инновационный метод для расчета равновесного распределения несмешивающихся жидкостей в пористой среде. Результаты применения этого метода можно использовать в разработках по повышению нефтеотдачи и гидрологии, а также геологического СО2-хранения.
Запасы лития в России требуют переоценки и могут оказаться в разы выше, чем считалось до 2025 года. Об этом говорится в исследовании «Состояние ресурсной базы критически важных металлов и элементов для развития современных технологий», подготовленном учеными РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно