Ученые ЛЭТИ создали базу данных для отладки алгоритмов, которые с помощью компьютерного зрения могут автоматизировать тестирование перспективных лекарственных средств при лабораторных испытаниях. Исследование позволит оптимизировать – ускорить и удешевить –тестирование противораковых препаратов.
Один на миллион
Поиск новых типов лекарственных препаратов – трудоемкий и затратный аналитический процесс. Как правило, новые соединения являются либо модификациями, либо комбинациями веществ с известными свойствами. Поскольку таких компонентов относительно много, то подбор потенциально полезного нового препарата представляет собой математическую задачу перебора тысяч различных комбинаций в составе макромолекулы.
Метод окрашивания раковых клеток
Предсказать с высокой вероятностью новые свойства бывает сложно, все перспективные препараты проходят лабораторные испытания для оценки их полезных и токсических свойств. В частности, на живых клетках. Но 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 некоторых других характеристик клетки.
Применение такого подхода требует большого количества образцов для проведения испытаний, поскольку после окрашивания клетки, как правило, выводятся из эксперимента вследствие побочных эффектов красителей. При этом количество образцов, успешно прошедших испытания, обычно оказывается многократно ниже неудачных. Поэтому задача автоматизации и удешевления процесса отбора перспективных макромолекул является крайне актуальной для разработчиков новых лекарственных препаратов.
Количественный метод в исполнении ИИ
«Мы разработали приложение, которое позволяет при помощи алгоритмов искусственного интеллекта количественно оценивать изменения структуры клеток под воздействием лекарственных препаратов – по микрофотографиям, без применения 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. Это позволяет не использовать дорогостоящие красители, и в то же время оценивать действие препарата на клетки в течение заданного промежутка времени».
– Профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Игоревич Богачев.
Фотогалерея для компьютерного зрения
Ученые также представили базу данных, размеченную и подготовленную для дообучения приложений по распознаванию биомедицинских микроизображений. Она состоит из микроскопических изображений раковых клеток – аденокарциномы толстой кишки человека с различными типами клеток (как жизнеспособных, так и нежизнеспособных вследствие воздействия токсичного препарата), полученных в ходе исследований.
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.
«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».
– Профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Игоревич Богачев.
Больше разработок ученых ЛЭТИ: