Нейронная сеть дифференцирует клетки для трансплантации органов лучше, чем человек

#Наука и технологии

8 июля 2020

Исследователи МФТИ, Института системного программирования и Института глазных при Гарвардской медицинской школе (Harvard Medical School-affiliated Schepens Eye Research Institute) разработали нейронную сеть, которая может быстро идентифицировать ткань сетчатки. С помощью этого метода можно выращивать ткани сетчатки при лечении слепоты.

Новизна метода в том, что подходящие ткани для выращивания органов (не только сетчатки) дифференцируются нейронными сетями. Сейчас наиболее продвинутый метод дифференцировки тканей in vitro основан на трехмерных клеточных агрегатах, называемых органоидами. Поскольку дифференциация на основе органоидов близко имитирует естественные процессы, получающаяся в результате ткань очень похожа на ту, которая существует в реальном биологическом органе.

Но некоторые из стадий дифференцировки клеток случайны, что приводит к различиям в количестве клеток с определенной функцией даже для искусственных органов в одной партии, тем более велики различия, если дифференцируются различные клеточные линии.

Чтобы определить дифференцированные клетки, учёные используют флуоресцентные белки. Встраивая ген, ответственный за выработку такого белка в ДНК клеток, исследователи могут определить нужный этап в развитии клеток. Но этот метод не годится для клеток, предназначенных для трансплантации или при лечении наследственных заболеваний. С этим лучше справляется искусственный интеллект.

Например, сетчатка имеет ограниченные возможности для регенерации, поэтому быстрая потеря нейронов ведёт к слепоте. Учёные обучили ИИ идентифицировать ткани в развивающейся сетчатке, показывая ему фотографии, сделанные с помощью обычного микроскопа. На последнем этапе обучения нейронная сеть смогла определить дифференцированные клетки с точностью 84%, в то время как люди способны определить только 67% клеток.

Исследователи утверждают, что методика не требует изображений очень высокого качества, это доступный и надёжный перспективный метод дифференциации клеток.

  • Комментарии
Загрузка комментариев...