Исследователи из Института цитологии и генетики СО РАН и НИИ клинической и экспериментальной лимфологии создали нейросеть для анализа контактов между митохондриями и эндоплазматическим ретикулумом (ЭПР).
Эти контакты играют ключевую роль в обмене кальцием между клеточными структурами. Нарушение этой регуляции может запускать апоптоз — программируемую гибель клеток, которую раковые клетки часто подавляют. Поэтому места контакта митохондрий и ЭПР рассматривают как перспективную мишень для противораковых препаратов.
Ручной анализ электронных микрофотографий занимает месяцы: специалисты вручную подсчитывают органеллы и точки их соприкосновения. Новая нейросеть сокращает время обработки одного изображения с 20–30 минут до двух минут — ускорение в 10–15 раз. Модель на основе архитектуры U-Net с блоками внимания автоматически находит на снимках митохондрии и ЭПР, определяет контакты и измеряет их длину. Результат выдается в виде готовой таблицы.
Для обучения нейросети мы использовали изображения мышиной меланомы. Мы выбрали эту опухоль, потому что давно и много с ней работаем — это наша стандартная модель. На тот момент она была самым доступным вариантом, что позволило нам быстро собрать большую базу из сотен фотографий для обучения
Главная сложность при обучении — «шумные» данные: неидеальные срезы, сколы, нечеткие мембраны. Создатели подчеркивают, что стопроцентная точность не была целью, так как даже эксперты ошибаются. Метод пока работает на меланоме и требует тестирования на других опухолях и человеческих образцах.
Однако технические наработки можно использовать и для других типов рака. На основе нейросети разработан веб-сервис: пользователь загружает изображение и получает готовую таблицу с данными. Исследование опубликовано в Journal of Imaging.
Ранее Наука Mail писала о том, что математика поможет повысить эффективность лечения рака простаты.