Казанские ученые разрабатывают нейросеть, которая поможет найти верное лекарство от рака
Для этого они используют созданную ими базу данных из микроскопических изображений пораженных клеток организма.
В Татарстане в 2022 году было выявлено 17,1 тысячи жителей с онкологическими заболеваниями. Это на 341 случай больше, чем годом ранее. При этом доля опухолей, выявленных на 1-2 стадии, выросла на 62,5%. Для определения раковых клеток ученые Института фундаментальной медицины и биологии Казанского федерального университета создали базу данных из микроскопических изображений этих клеток.
- Это коллекция фотографий, которые были получены на микроскопе. То есть, можно увидеть, как они выглядят в нескольких полях зрения, в нескольких повторах. Это фотографии набора одной группы клеток, которые были в нормальном состоянии – живые и здоровые, а также отснятые на клетках, которые были обработаны камптотецином - это ядовитое соединение, позволяющее видеть повышенное содержание погибающих клеток в культуре. Это необходимо, чтобы последующем использовать это фото как определенный объект для выявления. Например, если вещество проверяется на токсичность и наблюдается гибель клетки, значит, у него есть токсический эффект, - рассказал заведующий кафедрой Айрат Каюмов.
В итоге нейоросеть, создаваемая на базе данных из микроскопических изображений раковых клеток, моделируют различные исходы применения потенциальных лекарственных средств, которые были предварительно получены с использованием двух разных систем окрашивания образцов. Разработка способна сравнивать результаты воздействия препаратов без использования флуоресцентных маркеров, а лишь на основе видоизменения клеток.
Работу по обработке биомедицинских изображений раковых клеток казанские ученые ведут совместно с коллегами из Санкт-Петербурга. В 2023 году им пришла идея о создании инструмента для оценки процента мертвых клеток с помощью машинного обучения, то есть нейросети. Для этого понадобилось окрашивание, чтобы понять, жива клетка после применения препарата или погибла.
- На микрофотографиях с микроскопа жизнеспособные клетки окрашены в зеленый цвет, а погибшие в красный, а также есть изображение в видимом свете. Используя эту базу можно проверять работоспособность различных алгоритмов лечения, - пояснил Айрат Каюмов.
Идея также заключалась в том, что ученые подобрали культуру, где клетки, когда начинают переходить к стадии смерти, меняют свой внешний вид. Они становятся более контрастными к клеточной стенке и это видно на изображениях, полученных без окрашивания.
- У нас есть фотографии с окраской и без окраски. И мы можем определить, сколько мертвых и живых клеток в том же поле зрения и видим, как они изменили свою структуру. Благодаря машинному обучению получилось разработать алгортим, который распознает неокрашенные клетки по их форме, изменению внешнего вида и классифицирует их как погибающие, - пояснил ученый.
Основной задачей ученые поставили перед собой создание инструмента, позволяющего идентифицировать по внешнему виду погибшие клетки в культуре, чтобы посчитать их количество. Это позволит в дальнейшем определять их в реальном времени и даст понять действенно то или иное лекарство против конкретного вида рака.
- Подобная разработка позволяет автоматически исключить из анализа очевидно неудачные варианты препаратов в режиме реального времени, не оказывая дополнительных воздействий на клетки, - отметил Каюмов.
Как говорит ученый, эта разработка действительно может стать основой для последующих работ по визуализации всего процесса в реальном времени. Но пока такой возможности нет.
- Мы в своей группе не работаем с клетками человека, а только с микробами и бактериями. Эта была работа, связанная с тестированием веществ на бактериях и наблюдением токсичности в отношении клеток животных. У нас для них есть несколько программ визуализации, которые постоянно используются, - заключил спикер.
Тем не менее, уже сейчас создаваемый казанскими учеными алгоритм количественной оценки состояния клеток на микрофотографиях позволяет уменьшить нагрузку на экспертов и повысить объективность анализа при исследовании препаратов для терапии онкологических заболеваний. Разработка также является и удобным испытательным стендом для других исследователей, которые с ее помощью смогут проверить успешность своих изобретений в сфере анализа биомедицинских изображений.
СПРАВКА
Раковые клетки – это клетки, которые в результате мутации изменили свой внешний вид и функции, то есть перестали быть похожими на нормальные клетки в соответствующей ткани. Основными свойствами таких клеток является «бессмертие», способность к бесконтрольному размножению и распространению в организме. Так, раковыми можно назвать только клетки злокачественных опухолей.
Для того, чтобы организм человека работал правильно, каждая клетка должна работать как единое целое и подчиняться общим правилам. Раковые же клетки не способны реагировать на определенные сигналы, то есть они живут «сами по себе». Это приводит к ее гибели, либо клонированию, тем самым образуя опухолевый очаг – метастаз. В итоге в организме накапливается все больше мутаций, они становятся менее дифференцированными и быстрее размножаются, при этом заражая здоровые клетки.
Сложно определить причину возникновения раковых клеток. Ученые знают лишь о факторах риска, которые повышают вероятность злокачественного перерождения и развития заболевания. Это неблагоприятная экологическая ситуация, курение, чрезмерное употребление алкоголя, профессиональные вредности, ожирение, ультрафиолетовое излучение солнца, малоподвижность, нездоровое питание. Однако ни один из этих факторов не приводит со стопроцентной вероятностью к развитию злокачественной опухоли.
- Это коллекция фотографий, которые были получены на микроскопе. То есть, можно увидеть, как они выглядят в нескольких полях зрения, в нескольких повторах. Это фотографии набора одной группы клеток, которые были в нормальном состоянии – живые и здоровые, а также отснятые на клетках, которые были обработаны камптотецином - это ядовитое соединение, позволяющее видеть повышенное содержание погибающих клеток в культуре. Это необходимо, чтобы последующем использовать это фото как определенный объект для выявления. Например, если вещество проверяется на токсичность и наблюдается гибель клетки, значит, у него есть токсический эффект, - рассказал заведующий кафедрой Айрат Каюмов.
В итоге нейоросеть, создаваемая на базе данных из микроскопических изображений раковых клеток, моделируют различные исходы применения потенциальных лекарственных средств, которые были предварительно получены с использованием двух разных систем окрашивания образцов. Разработка способна сравнивать результаты воздействия препаратов без использования флуоресцентных маркеров, а лишь на основе видоизменения клеток.
Работу по обработке биомедицинских изображений раковых клеток казанские ученые ведут совместно с коллегами из Санкт-Петербурга. В 2023 году им пришла идея о создании инструмента для оценки процента мертвых клеток с помощью машинного обучения, то есть нейросети. Для этого понадобилось окрашивание, чтобы понять, жива клетка после применения препарата или погибла.
- На микрофотографиях с микроскопа жизнеспособные клетки окрашены в зеленый цвет, а погибшие в красный, а также есть изображение в видимом свете. Используя эту базу можно проверять работоспособность различных алгоритмов лечения, - пояснил Айрат Каюмов.
Идея также заключалась в том, что ученые подобрали культуру, где клетки, когда начинают переходить к стадии смерти, меняют свой внешний вид. Они становятся более контрастными к клеточной стенке и это видно на изображениях, полученных без окрашивания.
- У нас есть фотографии с окраской и без окраски. И мы можем определить, сколько мертвых и живых клеток в том же поле зрения и видим, как они изменили свою структуру. Благодаря машинному обучению получилось разработать алгортим, который распознает неокрашенные клетки по их форме, изменению внешнего вида и классифицирует их как погибающие, - пояснил ученый.
Основной задачей ученые поставили перед собой создание инструмента, позволяющего идентифицировать по внешнему виду погибшие клетки в культуре, чтобы посчитать их количество. Это позволит в дальнейшем определять их в реальном времени и даст понять действенно то или иное лекарство против конкретного вида рака.
- Подобная разработка позволяет автоматически исключить из анализа очевидно неудачные варианты препаратов в режиме реального времени, не оказывая дополнительных воздействий на клетки, - отметил Каюмов.
Как говорит ученый, эта разработка действительно может стать основой для последующих работ по визуализации всего процесса в реальном времени. Но пока такой возможности нет.
- Мы в своей группе не работаем с клетками человека, а только с микробами и бактериями. Эта была работа, связанная с тестированием веществ на бактериях и наблюдением токсичности в отношении клеток животных. У нас для них есть несколько программ визуализации, которые постоянно используются, - заключил спикер.
Тем не менее, уже сейчас создаваемый казанскими учеными алгоритм количественной оценки состояния клеток на микрофотографиях позволяет уменьшить нагрузку на экспертов и повысить объективность анализа при исследовании препаратов для терапии онкологических заболеваний. Разработка также является и удобным испытательным стендом для других исследователей, которые с ее помощью смогут проверить успешность своих изобретений в сфере анализа биомедицинских изображений.
СПРАВКА
Раковые клетки – это клетки, которые в результате мутации изменили свой внешний вид и функции, то есть перестали быть похожими на нормальные клетки в соответствующей ткани. Основными свойствами таких клеток является «бессмертие», способность к бесконтрольному размножению и распространению в организме. Так, раковыми можно назвать только клетки злокачественных опухолей.
Для того, чтобы организм человека работал правильно, каждая клетка должна работать как единое целое и подчиняться общим правилам. Раковые же клетки не способны реагировать на определенные сигналы, то есть они живут «сами по себе». Это приводит к ее гибели, либо клонированию, тем самым образуя опухолевый очаг – метастаз. В итоге в организме накапливается все больше мутаций, они становятся менее дифференцированными и быстрее размножаются, при этом заражая здоровые клетки.
Сложно определить причину возникновения раковых клеток. Ученые знают лишь о факторах риска, которые повышают вероятность злокачественного перерождения и развития заболевания. Это неблагоприятная экологическая ситуация, курение, чрезмерное употребление алкоголя, профессиональные вредности, ожирение, ультрафиолетовое излучение солнца, малоподвижность, нездоровое питание. Однако ни один из этих факторов не приводит со стопроцентной вероятностью к развитию злокачественной опухоли.
