Ученые из Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН разработали новый метод анализа бактериальных биопленок с использованием искусственного интеллекта. Работа опубликована в журнале npj Biofilms and Microbiomes. Новый подход позволяет рассматривать бактерии не по отдельности, а как взаимосвязанную систему, что важно для понимания устойчивости инфекций и разработки новых антибактериальных стратегий.
Биопленки — это сложные сообщества бактерий, которые образуются на поверхностях и обладают повышенной устойчивостью к антибиотикам. Они играют ключевую роль в хронических инфекциях и биозагрязнении. Однако традиционные методы анализа рассматривают бактерии по отдельности, что не позволяет увидеть общую картину их взаимодействий.
В данной работе предложен принципиально новый подход: биопленка описывается как граф — математическая структура, где каждые бактерии представлены как «вершины», а взаимодействия между ними — как «ребра». Для построения такой модели ученые объединили методы электронной микроскопии и глубокого обучения. Сначала нейросеть (Mask R-CNN) выделяет отдельные клетки на изображении, затем другая модель (BINet) определяет, взаимодействуют ли клетки между собой.
Такой подход позволяет выявлять скрытые закономерности в структуре биопленок, которые невозможно заметить при традиционном анализе. Например, исследователи показали, что по характеристикам полученного графа можно определить стадию развития биопленки и даже тип поверхности, на которой она образуется. Это открывает возможности для прогнозирования роста бактериальных сообществ и оценки эффективности антимикробных материалов.
Особое значение имеет то, что метод позволяет анализировать не просто отдельные клетки, а всю систему в целом — как организованную сеть взаимодействий. Это приближает исследование биопленок к системной биологии и дает новый инструмент для изучения коллективного поведения микроорганизмов.
«Мы предложили рассматривать биопленку как сеть взаимодействующих клеток, а не как набор отдельных бактерий. Это позволяет выявлять структурные закономерности и прогнозировать развитие системы, что ранее было недоступно», — комментирует руководитель исследования, академик РАН Валентин Анаников.
Разработанный метод масштабируем и может применяться к большим массивам данных, а также адаптироваться для различных типов микроорганизмов и поверхностей. В перспективе он может быть дополнен химическими и генетическими данными, что позволит связать структуру биопленок с их функциями и устойчивостью.
По словам молодого ученого и соавтора работы Льва Нерсесяна, проект интересен в первую очередь своей междисциплинарностью, применением абстрактных математических концепций к реальным биологическим системам.
Проделанная работа открывает новые возможности для разработки антибактериальных материалов, контроля биозагрязнения и более эффективного лечения инфекций, связанных с биопленками.
Источник: Минобрнауки России
