Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН вместе с коллегами из НИИ клинической и экспериментальной лимфологии представили инструмент на основе искусственного интеллекта. Он резко ускоряет обработку электронно-микроскопических изображений, получаемых при изучении меланомы. Как пишет «Наука в Сибири», время разбора одного снимка падает с получаса до двух минут — это десяти- или пятнадцатикратный рост производительности. Об этом сообщает издание Ferra.
Ученые сосредоточились на двух внутриклеточных структурах — митохондриях и эндоплазматическом ретикулуме. Их взаимодействие важно для клеточной сигнализации. Старший научный сотрудник НИИКЭЛ Юлия Таскаева пояснила: если связь нарушена, опухолевые клетки перестают получать сигналы к апоптозу. Контакты этих структур считаются перспективной мишенью для терапии.
Раньше расшифровка микрофотографий вручную занимала недели и месяцы. Новая нейросеть сама находит митохондрии и ретикулум, определяет зоны соприкосновения и вычисляет морфометрические параметры. Для этого создан веб-сервис: загружаешь изображение — получаешь таблицу с расчетами.
Алгоритм обучали на сотнях снимков мышиной меланомы — стандартной лабораторной модели. Старший научный сотрудник ИЦиГ СО РАН Михаил Генаев рассказал, что в основе лежат методы компьютерного зрения. Обучение было непростым: электронная микроскопия дает артефакты и размытые границы. Но стабильной работы добились.
Пока модель работает только с меланомой. В планах — другие типы опухолей и анализ человеческих биоптатов. Это приблизит применение в клинике. Статья вышла в международном рецензируемом журнале Journal of Imaging.