Вчені створили заснований на нейромережі алгоритм, який може стежити за формуванням тканин всередині штучної сітківки та інших органів і контролювати цей процес.

Про це повідомляє Новое Время.

Дослідники з Московського фізико-технічного інституту та Інституту системного програмування Гарвардської школи медицини стверджують, що алгоритму, на відміну від людини, не потрібно додаткової модифікації клітин. Це дозволяє застосовувати метод при вирощуванні сітківки для пересадки.

«Сітківка людини має вкрай обмежений потенціал до регенерації. Це означає, що будь-яка прогресуюча втрата нейронів, наприклад, при глаукомі, неминуче призводить до повної сліпоти. Зараз лікарям практично нічого запропонувати таким пацієнтам, крім як починати вчити таблиці Брайля. Наша робота робить біомедицину на крок ближче до створення клітинної терапії для захворювань сітківки ока, що дозволить не тільки запобігти прогресію захворювання, але і повернути хворим вже втрачений зір», – пояснив керівник лабораторії геномної інженерії МФТІ Павєл Волчков.

Для вирішення проблеми відбору кращих тканин сітківки для подальшої трансплантації, скринінгу лікарських препаратів або моделювання захворювань вчені вирішили використовувати методи нейронних мереж і штучного інтелекту.

Автори статті навчили нейронну мережу (комп’ютерний алгоритм, названий так за аналогією з роботою людських нейронів в мозку) знаходити тканини сітківки на підставі фотографій з простого світлового мікроскопа. Спочатку вони попросили експертів ідентифікувати на 1200 зображеннях диференційовані клітини за допомогою точного методу з використанням флуоресцентного білка.

Нейромережу навчили на 750 зображеннях, ще 150 були використані для валідації і 250 – для тестів. Після перевірки всіх прогнозів виявилося, що люди визначали диференційовані клітини з точністю близько 67%, в той час як нейромережа мала точність 84%.

«Наші результати показують, що критерії відбору тканин сітківки на ранній стадії суб’єктивні і залежать від експерта, який приймає рішення. При цьому морфологія (тобто структура) самої тканини навіть на дуже ранній стадії дозволяє прогнозувати диференціювання сітківки. І програма, на відміну від людини, може отримати цю інформацію. Крім того, цей підхід може бути перенесений не тільки на інші клітинні лінії, але і на людські штучні органи», – доповнює Євгеній Кегелес, співробітник лабораторії терапії МФТІ.