Специалисты Медико-генетического научного центра им. академика Н.П. Бочкова (МГНЦ) разработали инновационный полуавтоматический алгоритм, способный анализировать изображения респираторных органоидов с помощью методов машинного обучения.
Легочные органоиды — сложные трехмерные клеточные структуры, которые воспроизводят основные элементы ткани легкого. По сути, они являются миниатюрной моделью легкого, что открывает уникальные возможности для тестирования лекарственных средств и изучения механизмов развития респираторных заболеваний.
Ранее коллектив ученых лаборатории редактирования генома МГНЦ представил методику создания таких органоидов из плюрипотентных стволовых клеток, полученных от пациентов с муковисцидозом. Новый алгоритм призван решить одну из ключевых проблем в работе с органоидами — стандартизацию и объективность анализа их формы и структуры. Для этого не требуются флуоресцентные красители, а сам процесс занимает значительно меньше времени по сравнению с традиционным ручным методом.
Основой для разработки послужила первая в своем роде база данных изображений респираторных органоидов, также созданная российскими исследователями.
«Наш метод демонстрирует высокую точность в сегментации и количественной оценке параметров органоидов, что важно при скрининге лекарственных препаратов и изучении заболеваний дыхательных путей, таких как муковисцидоз», — рассказала один из авторов работы, научный сотрудник лаборатории редактирования генома МГНЦ, кандидат биологических наук Анна Демченко.
