Микроскоп на основе ИИ предсказывает развитие заболеваний мозга – исследование
Киев • УНН
Этот инновационный подход позволяет фиксировать начало изменений, предшествующих болезни, с точностью 91%, минимизируя использование флуоресцентных меток.
Ученые EPFL на базе искусственного интеллекта разработали систему, которая в режиме реального времени выявляет, анализирует и предсказывает образование ключевых факторов развития болезней Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона. Инновационный подход позволяет исследователям фиксировать начало изменений, предшествующих болезни, с точностью 91%, пишет УНН со ссылкой на Phys.
Детали
Накопление неправильно свернутых белков в мозге является ключевым фактором прогрессирования нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Хантингтона, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Но для человеческого глаза белки, предназначенные для образования вредных агрегатов, ничем не отличаются от обычных белков.
Формирование таких агрегатов также, как правило, происходит случайным образом и относительно быстро – в считанные минуты. Способность идентифицировать и характеризовать белковые агрегаты важна для понимания и борьбы с нейродегенеративными заболеваниями.
Теперь, используя глубокое обучение, исследователи EPFL разработали "самоуправляемую" систему визуализации, которая использует несколько методов микроскопии для отслеживания и анализа агрегации белков в режиме реального времени - и даже предсказывает ее до ее начала
Кроме этого, подход минимизирует использование флуоресцентных меток, которые могут изменять биофизические свойства образцов клеток и препятствовать точному анализу.
Это первый случай, когда нам удалось точно предсказать формирование этих белковых агрегатов. Поскольку их биомеханические свойства связаны с заболеваниями и нарушением клеточной функции, понимание того, как они развиваются в процессе агрегации, приведет к фундаментальному пониманию, необходимому для разработки решений
В новом исследовании ученые усовершенствовали эту систему, и теперь она работает в реальном времени: как только алгоритм замечает зрелый белковый агрегат, он автоматически включает специальный микроскоп Бриллюэна. Этот микроскоп анализирует свойства агрегатов, например, их упругость. Раньше микроскоп работал слишком медленно для таких задач, но теперь благодаря управлению ИИ он активируется только тогда, когда действительно нужен. Это позволяет быстро и точно наблюдать за белковыми изменениями.
По словам Ибрагима, это первая научная работа, которая показывает, как самоуправляемые системы могут применяться в микроскопии без использования флуоресцентных меток - и сделать этот подход более доступным для биологов.
Это открывает новые возможности для изучения токсичных белковых агрегатов, которые связаны с болезнями мозга, такими как Альцгеймера или Паркинсона. Как отмечает профессор Лашуэль, такая интеллектуальная микроскопия поможет создать более точные лекарства и приблизить персонализированную медицину к пациентам.