Ученые МГНЦ разработали полуавтоматический алгоритм для анализа респираторных органоидов

Специалисты лаборатории редактирования генома Медико-генетического научного центра имени академика Н.П. Бочкова разработали инновационный полуавтоматический алгоритм, способный анализировать изображения респираторных органоидов с помощью методов машинного обучения. Результаты исследования опубликованы в журнале «PLoS Computational Biology».

Легочные органоиды – сложные трехмерные клеточные структуры, которые воспроизводят основные элементы ткани легкого. По сути, они являются миниатюрной моделью легкого, что открывает уникальные возможности для тестирования лекарственных средств и изучения механизмов развития респираторных заболеваний.

Ранее коллектив ученых лаборатории редактирования генома МГНЦ представил методику создания таких органоидов из плюрипотентных стволовых клеток, полученных от пациентов с муковисцидозом. Теперь специалисты центра сделали следующий важный шаг.

Новый алгоритм призван решить одну из ключевых проблем в работе с органоидами – стандартизацию и объективность анализа их формы и структуры. Для этого не требуются флуоресцентные красители, а сам процесс занимает значительно меньше времени по сравнению с традиционным ручным методом. Основой для разработки послужила первая в своем роде база данных изображений респираторных органоидов, также созданная российскими исследователями.

«Наш метод демонстрирует высокую точность в сегментации и количественной оценке параметров органоидов, что важно при скрининге лекарственных препаратов и изучении заболеваний дыхательных путей, таких как муковисцидоз», – рассказала один из авторов работы, научный сотрудник лаборатории редактирования генома МГНЦ, к.б.н. Анна Демченко.

По мнению ученых, внедрение этого инструмента в исследовательскую практику позволит существенно повысить воспроизводимость и достоверность данных, получаемых в ходе экспериментов с культурами органоидов.

Авторы: Анна Демченко, Максим Балясин, Елена Кондратьева, Татьяна Киян, Алена Сорокина, Марина Логинова, Светлана Смирнихина