Оценить эффективность новых медицинских препаратов помогают ученые ЛЭТИ

Оценить эффективность новых медицинских препаратов помогают ученые ЛЭТИ

Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» предложили инновационный способ быстрой обработки микроизображений для оценки эффективности перспективных ранозаживляющих препаратов, разработанных специалистами Казанского федерального университета и Воронежского госуниверситета.

23.03.2021 642

В настоящее время объективный анализ и интерпретация результатов медико-биологических исследований неразрывно связаны с быстрой и эффективной обработкой биомедицинских изображений, включая томографические изображения, гистологические срезы, микрофотографии тканей, колоний бактерий и других биологических структур.

«Характерные для биомедицинских изображений нестационарность и неоднородность затрудняют автоматическую селекцию и классификацию объектов, что обусловливает актуальность развития специализированных методов их анализа, адаптированных к указанным свойствам. Исследования в области анализа визуальных данных ведутся учеными СПбГЭТУ «ЛЭТИ» на протяжении ряда лет. Анализ визуальных данных биомедицинского происхождения является одним из основных направлений приложения развиваемых методов и подходов к анализу визуальных данных», – отмечает главный научный сотрудник НОЦ «Цифровые телекоммуникационные технологии» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Игоревич Богачев.

Одним из направлений исследований является автоматизированный анализ изображений различных объектов, полученных методами микроскопии. Петербургские ученые разработали модифицированный метод анализа микроизображений агрегированных бактериальных клеток. Особенностью таких структур является невозможность выделить на изображении отдельные клетки, поэтому для оценки субпопуляций ученые ЛЭТИ предложили использовать двухэтапный алгоритм на основе комбинирования селекции и подсчета отдельных клеток с использованием оригинального критерия для подбора селектирующего порога и статистического анализа областей селектированных изображений.

Анализ формы объектов, выделяемых в сечениях тканей, был использован для реконструкции свойств восстановленной ткани на основе биомеханической модели, разработанной специалистами Института механики и математики КФУ. Результаты анализа позволили подтвердить не только ускоренное ранозаживление, но и более естественную структуру восстановленной ткани, по своим биомеханическим свойствам приближенной к нормальной, за счет применения исследуемых препаратов. Материалы исследований были представлены в журнале International Journal of Biological Macromolecules в конце 2020 года.

«Поиск перспективных лекарственных препаратов неразрывно связан с обширным скринингом кандидатных молекул. Хотя современные инструменты био- и хемоинформатики и позволяют предварительно отобрать наиболее вероятные кандидатуры, тем не менее, объем экспериментальных исследований по их верификации остается значительным и требует трудоемкой и длительной работы эксперта. Разработанные нами алгоритмы оценки субпопуляций клеток на микрофотографиях позволяют уменьшить нагрузку на экспертов и повысить объективность исследований не только при исследовании фицина, но других перспективных препаратов».

Главный научный сотрудник НОЦ «Цифровые телекоммуникационные технологии» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Игоревич Богачев

Предложенный алгоритм был многократно востребован специалистами-практиками, о чем свидетельствуют несколько десятков цитирований в изданиях биомедицинского профиля. Области применения развиваемых в настоящее время специалистами СПбГЭТУ «ЛЭТИ» подходов к анализу биомедицинских изображений включают практические разработки, выполняемые в тесном сотрудничестве со специалистами СПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, СПб ЛОР НИИ, Центром реабилитации инвалидов им. Г.А. Альбрехта и ряда других организаций в сфере медицинской науки и практического здравоохранения.