На базе ДГТУ появится молодежная лаборатория нейромоделирования

В Донском государственном техническом университете до конца
нынешнего года будет открыта лаборатория «Медицинские цифровые
изображения на основе базисной модели» для проведения исследований
биологических образцов с использованием искусственного интеллекта.

Финансирование проекта осуществляется Министерством науки и
высшего образования РФ в рамках государственного задания на
создание новой молодежной лаборатории.

Одной из первых задач, решением которой займется новая
лаборатория, станет разработка алгоритма базисной модели цифровой
платформы для хранения, обработки и анализа медицинских изображений.
Ученые создадут базисную модель для работы с изображениями и текстом.
Также в лаборатории будут проводиться работы по созданию
нейронной сети для обработки изменений в клетках мозга.

Проект реализуется совместно с Санкт-Петербургским политехническим
университетом Петра Великого на средства гранта, выделенного Фондом
поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга.
Лаборатория войдет в кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research.
Партнером лаборатории выступает компания архитектуры нейронных сетей
ООО «Вижнтех».

По словам разработчиков, цель нейросети – помогать в распознавании
изменений, определении наличия или отсутствия патологии. За первый год
реализации проекта будут произведены работы по сбору датасета,
необходимого для запуска машинного обучения, созданию алгоритмов для
предобработки и разметки исследовательских данных, архитектуры и
протокола обучения базисной отраслевой модели для сегментации
изображений, а также построения базисной отраслевой модели для
определения количества щелевых контактов астроцитов в норме и при
развитии нейропатологии (опухолевая трансформация).

– Предметная область изучения – сеть щелевых контактов между
астроцитами в норме и при опухоли. Наша основная задача – сделать снимки
астроцитов мозга крысы в норме и астроцитов человека при опухолевой
трансформации. Нейросеть будет определять, находится ли астроцит в норме
или при патологии – например, вследствие роста опухоли или болезни
Альцгеймера, – пояснила заведующий кафедрой «Биоинженерия» ДГТУ, д.
биол. н., профессор Евгения Кириченко.

Эксперты будут делать разметку на снимках, которые и послужат
датасетом для нейронной сети. Снимки будут загружаться в ChatGPT, далее
экспертами будет осуществляться вручную разметка астроцитов и щелевых
контактов. При использовании темнопольного метода микроскопии будут
видны два вида сигнала: на черном фоне яркими красками отмечена клетка.

Вторым значимым проектом лаборатории нейромоделирования станет
создание цифрового патолога с ChatGPT в сотрудничестве с Областной
детской клинической больницей. Цель госзадания, полученного от
Минобрнауки РФ, – разработка цифровой модели клинически значимых
биологических жидкостей человека и животного в норме и при патологии. В
работе будут использоваться обезличенные снимки цитологии с указанием
пола, возраста и клинической ситуации пациента.

– Междисциплинарность проекта обеспечивается использованием
методов машинного обучения, архитектур нейронных сетей, методов
распознавания и обработки изображений для создания экспертной
программы анализа данных клинических лабораторных исследований в
ветеринарии, фармации и медицине, – прокомментировал заведующий
лабораторией «Медицинские цифровые изображения на основе базисной
модели» ДГТУ, к. биол. н., доцент Станислав Родькин.

Цель проекта – получение цветных изображений с помощью прямого
светооптического флуорисцентного микроскопа для анализа структуры в
проходящем свете по методу светлого поля и фазового контраста с
последующим получением цифровых изображений, а также подготовка
специалистов в области цифровой биологии.

По мнению ученых, применение искусственного интеллекта на основе
машинного обучения позволяет выявлять закономерности в данных и
принимать решение на их основе. Современная клиническая лабораторная
диагностика связана с большими потоками данных, которые обрабатывает
врач на разных этапах исследования.

– В настоящее время все эти исследования проводятся специалистами
клинической лабораторной диагностики вручную при прямом
микроскопировании препарата и учете наблюдаемых ключевых элементов.
При этом микроскопия и интерпретация данных зависит от опыта
специалиста, его эмоционального состояния и качества используемого
оборудования. Возникают ситуации, когда специалисты могут разойтись во
мнениях при экспертной оценке одного и того же препарата, – рассказала
Евгения Кириченко.

По словам профессора Кириченко, при ряде заболеваний на ранних
стадиях визуальные изменения в клинических образцах могут быть
незначительными и не замечены специалистом. Зачастую возникают
ситуации, при которых специалисту необходимо провести микроскопию
большого числа препаратов, сравнивая результаты с предыдущими
исследованиями, что не всегда возможно и корректно, так как на практике
клинический материал от пациентов может направляться в разные
лаборатории и обрабатываться в разное время разными специалистами, что
приводит к клинической неопределенности.

Программы на основе искусственного интеллекта могут быть
применены для ускорения микроскопического исследования и
интерпретации результатов, а также устранения клинической
неопределенности. Также они могут демонстрировать высокую точность
детекции ключевых элементов на ограниченном числе шаблонов
однородного датасета.

Полученные снимки войдут в датасет для строительства нейросети. На
снимках будут видны и отмечены клетки крови и других биологических
жидкостей (осадки мочи, спинномозговая жидкость, выделения со
слизистых, мокрота, сперма), а также их количество. Врачи больницы-
партнера помогут с разметкой изображений, которая необходима для того,
чтобы обучить цифрового патолога различать здоровые клетки в
исследуемых препаратах и наличие признаков патологии.

– Мы планируем создать уникальную цифровую модель биологических
жидкостей пациента, которая будет являться основой для создания
программы поддержки принятия врачебных решений и цифровой
лаборатории для моделирования различных клинических ситуаций, –
подытожила Евгения Кириченко.

По условиям госзадания от Минобрнауки РФ, возраст 70% штатных
сотрудников лаборатории составляет до 35 лет, включая студентов,
магистрантов и аспирантов вуза.

Срок реализации обоих проектов в рамках лаборатории – 3 года.
В качестве научного задела для создания лаборатории и реализации
исследований выступили два проекта – победителя конкурса Blue Sky
Research за 2022–2023 гг. – «Анализ изображений опухолей центральной
нервной системы и их дифференциальная диагностика с помощью
искусственного интеллекта» и «Разработка программы, анализирующей рост
клеток для искусственного интеллекта», а также грант РНФ по проекту
«Иммунофлуоресцентное, электронно-микроскопическое, электронно-
иммуногистохимическое и морфометрическое исследование щелевых
контактов в глиальных опухолях головного мозга человека».

Справка:
ChatGPT – чат-бот с генеративным искусственным интеллектом,
разработанный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом
режиме, поддерживающий запросы на естественных языках. Система
способна отвечать на вопросы, генерировать тексты на разных языках,
включая русский, относящиеся к различным предметным областям.
Темнопольный метод микроскопии – специальная техника освещения
препарата для наблюдения малых рассеивающих частиц, отличающихся от
среды показателем преломления, и границ более крупных структур, вдоль
которых также резко меняется показатель преломления.
Астроцит – глиальные клетки головного мозга, которые наравне с нейронами
представляют мозговое вещество. При этом астроциты являются
неотъемлемой частью трехчастного синопса, регулируя межклеточное
проведение в головном мозге.
Датасет – набор данных, которые используются в различных видах анализа и
машинного обучения.
Кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research – экспериментальный
научно-образовательный, методический центр, осуществляющий
информационную и системно-аналитическую деятельность в области
цифровых решений для научных лабораторий, осуществляющих цифровую
трансформацию своей деятельности, а также обеспечивающий
методологическую и консультационную поддержку научных лабораторий,
менторскую поддержку лиц, ответственных за цифровую трансформацию
таких лабораторий. В рамках проекта пяти лабораториям на базе
Университета ИТМО, СПбПУ и ДГТУ, вошедшим в состав Кампуса, были
выделены гранты в размере 10 млн руб.