Напечатать зрение. Программисты научили компьютер создавать сетчатку глаза

8 июля 2020, 11:51
Цей матеріал також доступний українською

Ученые создали основанный на нейросети алгоритм, который может следить за формированием тканей внутри искусственной сетчатки и других органов и контролировать этот процесс.

Исследователи из Московского физико-технического института и Института системного программирования Гарвардской школы медицины утверждают, что алгоритму, в отличие от человека, не требуется дополнительной модификации клеток. Это позволяет применять метод при выращивании сетчатки для пересадки.

Видео дня

«Сетчатка человека имеет крайне ограниченный потенциал к регенерации. Это значит, что любая прогрессирующая потеря нейронов, например, при глаукоме, неизбежно приводит к полной слепоте. Сейчас врачам практически нечего предложить таким пациентам, кроме как начинать учить таблицы Брайля. Наша работа делает биомедицину на шаг ближе к созданию клеточной терапии для заболеваний сетчатки глаза, что позволит не только предотвратить прогрессию заболевания, но и вернуть больным уже утраченное зрение», — объяснил руководитель лаборатории геномной инженерии МФТИ Павел Волчков.

Для решения проблемы отбора лучших тканей сетчатки для дальнейшей трансплантации, скрининга лекарственных препаратов или моделирования заболеваний ученые решили использовать методы нейронных сетей и искусственного интеллекта.

Авторы статьи обучили нейронную сеть (компьютерный алгоритм, названный так по аналогии с работой человеческих нейронов в мозге) находить ткани развивающейся сетчатки на основании фотографий с простого светового микроскопа. Сначала они попросили экспертов идентифицировать на 1200 изображениях дифференцированные клетки при помощи точного метода с использованием флуоресцентного белка.

Нейросеть обучили на 750 изображениях, еще 150 были использованы для валидации и 250 — для тестов. После проверки всех предсказаний оказалось, что люди определяли дифференцированные клетки с точностью около 67%, в то время как нейросеть имела точность 84%.

«Наши результаты показывают, что критерии отбора тканей сетчатки на ранней стадии субъективны и зависят от эксперта, который принимает решение. При этом морфология (то есть структура) самой ткани даже на очень ранней стадии позволяет прогнозировать дифференцировку сетчатки. И программа, в отличие от человека, может извлечь эту информацию. Кроме того, этот подход может быть перенесен не только на другие клеточные линии, но и на человеческие искусственные органы», — дополняет Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории терапии МФТИ.

Ранее НВ писал, что итальянские ученые нашли способ борьбы с дегенерацией сетчатки, в частности, с таким заболеванием, как пигментный ретинит, при котором клетки фоторецепторов в глазу начинают разрушаться, что приводит к слепоте, хотя нейроны сетчатки не повреждаются.

Команда ученых из итальянского технологического института разработала протез, имплантированный в глаз, который служит в качестве замены поврежденной сетчатки.

Имплант сделан из тонкого слоя проводящего полимера, помещенного на шелковой основе и покрытого полупроводниковым полимером.

Полупроводниковый полимер поглощает фотоны, когда свет проникает в хрусталик глаза. Когда это происходит, электричество стимулирует нейроны сетчатки глаза.

poster
Подписаться на ежедневную email-рассылку
материалов раздела Техно
Рассылка о том как технологии изменяют мир
Каждый понедельник

Присоединяйтесь к нам в соцсетях Facebook, Telegram и Instagram.

Показать ещё новости
Радіо НВ
X