Российские ученые разработали приложение для автоматизации тестирования антираковых препаратов

Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (СПбГЭТУ) “ЛЭТИ” и Казанского федерального университета (КФУ) создали базу данных для отладки алгоритмов, которые могут при помощи компьютерного зрения автоматизировать тестирование перспективных лекарственных средств при лабораторных условиях. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.

Оценить полезные и токсические свойства перспективных препаратов для лечения онкологии позволяют лабораторные испытания на живых клетках. Однако для человеческого глаза изменения клеток под воздействием тестируемых соединений незаметны. Поэтому для визуальной оценки эффекта ученые добавляют специальные маркеры (дифференциальные красители), которые подкрашивают клеточные образцы различными цветами в зависимости от целостности, жизнеспособности и других характеристик клетки.

Применение такого подхода требует большого количества испытательных образцов, поскольку из-за побочных эффектов красителей клетки после окрашивания выводятся из эксперимента. При этом количество неудачных образцов зачастую превышает те, что успешно прошли испытания. Поэтому для разработчиков новых лекарственных препаратов задача автоматизации и удешевления процесса отбора перспективных макромолекул остается актуальной.

Михаил Богачев, профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ»:

"Мы разработали приложение, которое позволяет при помощи алгоритмов искусственного интеллекта по микрофотографиям количественно оценивать изменения клеток по их структуре под воздействием перспективных лекарственных препаратов без необходимости использовать процесс окрашивания. Таким образом, мы можем автоматически исключать из анализа очевидно неудачные образцы кандидатов в лекарственные соединения в режиме реального времени, не оказывая дополнительных воздействий на клетки, что позволяет, с одной стороны, не использовать дорогостоящие красители, и в то же время оценивать действие препарата на клетки в течение заданного промежутка времени."

В рамках исследования ученые представили размеченную и подготовленную для дообучения приложений по распознаванию биомедицинских микроизображений базу данных. Она состоит из микроскопических изображений раковых клеток — аденокарциномы толстой кишки человека с различными типами клеток (как жизнеспособных, так и нежизнеспособных вследствие воздействия токсичного препарата), полученные специалистами Института фундаментальной медицины и биологии КФУ.

Таким образом, представленные изображения моделируют различные исходы применения потенциальных лекарственных средств, которые были предварительно получены с использованием двух разных систем окрашивания образцов. Обученная с помощью такой базы нейросеть способна различать результаты действия препаратов без использования флуоресцентных маркеров, ориентируясь, например, на изменение клеточных контуров.

Михаил Богачев, профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ»:

"Разработанные нами алгоритмы количественной оценки состояния клеток на микрофотографиях позволяют уменьшить нагрузку на экспертов и повысить объективность анализа при исследовании средств для терапии онкологических заболеваний и любых других перспективных лекарственных препаратов. Фундаментальный аспект проведенной научной работы состоит в том, что созданная в ходе нашего исследования база данных представляет собой удобный испытательный стенд для других исследователей, которые с его помощью могут проверить успешность своих разработок в сфере анализа биомедицинских изображений.

Исследование прошло при финансовой поддержке Минобрнауки России, его результаты представлены в одном из международных научных изданий."