Ученые ИТМО создали ИИ, который ускоряет разработку материалов для регенеративной медицины

Сотрудники Университета ИТМО совместно с коллегами из других научных организаций разработали программу на основе искусственного интеллекта, позволяющую в автоматическом режиме анализировать микроскопические изображения клеток. Новый алгоритм не только выделяет отдельные клетки на снимках, но и предоставляет детальную статистику: о плотности, форме, площади клеток, расположении ядра, его размерах, симметричности и степени упорядоченности структуры. Об этом сообщает medzdrav.info.

Как сообщила пресс-служба университета, программа уже доступна в открытом пользовании. Её внедрение должно значительно ускорить разработку биоматериалов для регенеративной медицины — таких как имплантаты, заживляющие пластыри и системы доставки лекарств.

Доцент Научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО Павел Зун объяснил принцип работы программы: «Раньше после получения снимков исследователи должны были вручную или с помощью сторонних приложений собирать данные о параметрах клеток. Теперь весь процесс — от сегментации до анализа характеристик — проходит в единой среде. Сначала нейросеть, обученная распознавать клеточные границы, обрабатывает изображение. Далее наша разработка собирает всю необходимую статистику за несколько минут».

Для создания эффективных биоматериалов важно понимать, как клетки взаимодействуют с веществами, из которых производятся имплантаты. Ранее учёные использовали Cellpose — американскую нейросеть, способную автоматически определять контуры клеток. Однако она не предоставляла дополнительных данных, которые приходилось собирать вручную. Новая российская разработка восполняет этот пробел.

«Чтобы создать материал, который будет правильно взаимодействовать с тканями организма, необходимо изучать не только форму и количество клеток, но и их пространственные связи, уровень упорядоченности, соотношение ядро-клетка. Именно эти данные мы можем теперь получать без участия человека», — пояснили авторы проекта.

В настоящее время специалисты используют разработанный инструмент для изучения взаимодействия культур клеток с биоразлагаемыми полимерами из класса полигидроксиалканоатов (PHA). Исследование поможет определить, какие материалы наиболее благоприятны для роста и деления клеток. Это, в свою очередь, позволит подобрать идеальные основы для производства медицинских изделий, включая имплантаты и системы адресной доставки лекарств.

Учёные также отметили, что переход к автоматизированному сбору информации снизит риск ошибок, связанных с человеческим фактором, и повысит точность экспериментов. Такие технологии открывают возможности для более быстрого выхода на новые уровни в биомедицинской инженерии.