Машинное обучение поможет выращивать искусственные органы — Naked Science
11 минут
ФизТех

Машинное обучение поможет выращивать искусственные органы

4.8

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.

Анализ стволовых клеток / ©depositphotos /Пресс-служба МФТИ

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ФизТех
197 статей
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), известен также как Физтех — ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики, химии, биологии и смежных дисциплин. Расположен в городе Долгопрудном Московской области, отдельные корпуса и факультеты находятся в Жуковском и в Москве.
Вчера, 20:29
7 минут
Денис Гордеев

Изучение инфекционного процесса проводили благодаря комбинации флуоресцентной микроскопии и генетического анализа отдельных клеток.

Вчера, 20:37
2 минуты
Илья Ведмеденко

Согласно материалам сайта госзакупок, российский взлетно-посадочный модуль сможет доставить на Луну экипаж из четырех человек.

21 октября
8 минут
Мария Азарова

Как показали авторы нового исследования, белок GATA6 участвует в регуляции волосяных фолликулов и может стать мишенью при лечении акне.

20 октября
4 минуты
Сергей Васильев

Глубоко в носоглотке ученые обнаружили новую — четвертую — пару крупных слюнных желез, о существовании которой ранее никто не подозревал.

19 октября
4 минуты
Ольга Иванова

Международная группа ученых сделала рентгеновские снимки грудного отдела тела муравьев, проанализировав их мышцы и внутренний скелет. В результате исследователи выяснили, что сила этих насекомых связана с потерей способности летать.

21 октября
8 минут
Мария Азарова

Как показали авторы нового исследования, белок GATA6 участвует в регуляции волосяных фолликулов и может стать мишенью при лечении акне.

28 сентября
29 минут
Александр Березин

Сентябрь 2020 года принес в Закавказье войну — столкновение Азербайджана и Нагорного Карабаха получило большой размах, общее число жертв, судя по всему, уже перевалило за сотню, а Ереван и Баку объявили мобилизацию (в Азербайджане — частичную). Объективного смысла в войне для самих участников нет. Баку не победит, но и Армения от конфликта ничего не выиграет. Пользу конфликт, однако, объективно принесет Турции, а также тем, кто поставляет в Азербайджан оружие. Возникает вопрос: почему война оказалась возможна, несмотря на дружественную позицию России к Армении, и зачем на нее пошли в Баку? И есть ли у Еревана разумный выход из назревающей бойни?

16 октября
6 минут
Денис Гордеев

Люди со второй и четвертой группами крови с большей вероятностью переболеют Covid-19 в тяжелой форме.

20 октября
4 минуты
Сергей Васильев

Глубоко в носоглотке ученые обнаружили новую — четвертую — пару крупных слюнных желез, о существовании которой ранее никто не подозревал.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: