Голосовой интерфейс позволит легко ориентироваться в данных раковых геномов

Голосовые пользовательские интерфейсы (VUI) ускоряют и упрощают доступ к информации и выполнение различных задач. Авторы работы в Communications Biology представили голосовой интерфейс для изучения геномных данных в онкологии. Пользовательский интерфейс получил название Melvin, он основан на виртуальном помощнике Amazon Alexa.

Разработчики руководствовались тем, что исследователям и клиницистам необходимы эффективные способы выполнения базовых запросов и анализа данных. Это порождает высокий спрос на интуитивно понятные инструменты для изучения данных в онкологии, например, полученных в рамках проекта «Атлас генома рака» (TCGA). Melvin позволяет проводить анализ таких данных с помощью любого устройства, поддерживающего Alexa — мобильного телефона, планшета и т.д. Атрибуты запроса можно добавлять постепенно и в любом порядке — это важно, поскольку запросы по геномике рака бывает трудно сформулировать в виде единого связного предложения. Кроме того, Melvin сохраняет контекст, что позволяет избежать повторения похожих запросов, к которым пришлось бы прибегнуть при использовании более стандартных графических интерфейсов. Например, после перехода к мутациям, раку молочной железы и TP53 пользователь может захотеть заменить TP53 на PIK3CA. Вместо того чтобы создавать отдельный новый запрос, пользователь может просто сказать: «Как насчет PIK3CA?», и Melvin выдаст данные о количестве мутаций PIK3CA при раке молочной железы.

Разработчики рассчитывают, что в будущем гибридные платформы, объединяющие голосовые технологии с биомедицинскими базами данных и большими языковыми моделями, смогут еще больше расширить возможности приложений для исследований и медицины.

Добавить в избранное

Вам будет интересно

20.02.2024
913
0

Дезоксирибозимы — короткие молекулы ДНК, обладающие каталитическими свойствами. На их основе можно изготавливать зонды для анализа нуклеиновых кислот, обладающие высокой специфичностью; также их применение упрощает процедуру оптимизации анализа. Ученые из ИТМО с коллабораторами разработали ДНК-наномашину (hook-equipped DNA nanomachine, HDNM), позволяющую быстро детектировать заданные последовательности нуклеиновых кислот без предварительной амплификации. Предложенная ДНК-наномашина нацелена на РНК SARS-CoV-2.

Команда занимается разработкой бинарных дезоксирибозимных зондов, принцип работы которых состоит в следующем: два участка ДНК комплементарно связывают анализируемую нуклеиновую кислоту. Благодаря этому формируется каталитический центр, который расщепляет субстрат — молекулу нуклеиновой кислоты, меченную флуорофором и гасителем. При расщеплении такого субстрата возникает флуоресценция, которую можно детектировать.

Предложенная авторами конструкция содержит бинарный дезоксирибозимный зонд, а также два «крючка» для связывания меченого субстрата. Она прочно связывается с анализируемой РНК, способствуя разворачиванию ее вторичной структуры. Крючки в ней позволяют усиливать флуоресцентный сигнал, привлекая новые молекулы субстрата к каталитическому центру и тем самым локально увеличивая его концентрацию. Исследователи показали, что крючки снижают предел обнаружения приблизительно в 40 раз по сравнению с конструкцией без крючков — у HDNM он составил 2 пикомоль/л. Ученые рассчитывают, что их система может стать быстрым и эффективным средством диагностики SARS-CoV-2 и других вирусных инфекций в местах оказания медицинской помощи.

31.01.2024
874
0

Трехмерные модели культур раковых клеток, такие как опухолевые сфероиды, лучше воспроизводят опухоли, чем обычные двумерные модели. Однако их получение требует трудоемких ручных манипуляций, которые ограничивают производительность таких подходов. Исследователи из США предложили альтернативу, требующую куда меньше затрат — они использовали для получения опухолевых сфероидов небольшой вибромотор, который можно найти в любом мобильном телефоне.

В статье опубликовано наглядное руководство по созданию такой установки. Вибромотор в ней служит для того, чтобы разбить струю альгинатного раствора на одинаковые по размеру сферы. Струя раствора альгинатов, содержащая опухолевые клетки, пропускается через тонкий стеклянный капилляр, на выходе из которого она разделяется на сферические капли за счет вибрации. Собранное учеными устройство позволяет с высокой производительностью генерировать опухолевые сфероиды — авторы работы сообщают, что с его помощью они получали 3970 сфероидов в минуту, причем по свойствам они воспроизводили раковые опухоли и использовались для исследования диффузии противораковых препаратов.

Авторы работы отмечают, что сконструировать такую установку нетрудно и ее сборка обойдется менее чем в семь долларов. Они надеются, что простота изготовления и эксплуатации, а также высокая скорость работы подобных конструкций будут способствовать стандартизации и демократизации исследований рака.

30.01.2024
914
0

Нейрочип Neuralink вживили человеку, заявил основатель одноименной компании Илон Маск. В его аккаунте социальной сети X (бывший Twitter) появилась публикация, в которой сообщается, что вчера первый доброволец получил такой имплантат и уже восстанавливается после операции. Первоначальные результаты, по словам Маска, показывают «многообещающую детекцию нейронных спайков».

В сентябре 2023 года компания объявила о наборе добровольцев в клинические испытания. Для участия отбирают людей с параличом или сильными нарушениями моторики рук. Размещение сверхтонких нитей нейрочипа, объяснили на сайте Neuralink, будет проводиться при помощи робота. Нити имплантируют в области мозга, контролирующие намерение двигаться. Нейрочип предназначен для беспроводной передачи сигналов мозга в приложение, которое их расшифровывает. Первоначальная цель такого интерфейса «мозг-компьютер», сообщается на сайте компании, — дать людям возможность управлять курсором или клавиатурой с помощью мыслей.

12.12.2023
709
0

На встрече специалистов, работающих с нанопоровым секвенированием, в Хьюстоне 7 декабря старший вице-президент Oxford Nanopore по управлению продуктами и программами Розмари Синклер Докос и старший вице-президент по R&D Лакмал Джаясингхе представили новые улучшения в точности секвенирования ДНК. Это прежде всего достижение рекордного для нанопора показателя Q28 (99,8 %) средней точности для единичных молекул благодаря машинному обучению и улучшенным моделям. Самое длинное прочтение с точностью Q30 (99,9%) в наборе данных — 1,1 мегабазы. Команда подробно описала новый метод устранения ошибок в гомополимерных областях, который в сочетании с другими обновлениями платформы увеличил точность консенсуса человеческих последовательностей до Q50.

Дополнительные обновления платформы включают улучшения секвенирования РНК.

Поскольку Oxford Nanopore продолжает расширять круг пользователей на рынках клинических и промышленных приложений, команда поделилась новостями о линейке продуктов Q-Line для прикладных задач. Также объявлено о доступе к бета-версии TurBOT (автоматизированное решение для секвенирования образцов с интегрированным секвенатором MinION) — очередной этап сотрудничества с Tecan.

07.09.2023
527
0

Сальмонелла — один из наиболее важных возбудителей заболеваний, встречающийся в пищевых продуктах, и анализ на ее присутствие является обязательным в пищевой промышленности. Стандартной практикой служит микробиологическое исследование, но оно обычно трудоемко и занимает много времени. В качестве альтернативы бразильские ученые предложили использовать электронный нос.

Электронный нос состоит из комплекса газовых сенсоров, обладающих специфичностью к летучим веществам. Микроорганизмы выделяют летучие органические соединения в качестве побочных продуктов метаболизма, и эту газовую смесь можно проанализировать с помощью электронного носа. Профиль газового состава можно связать с конкретным видом микроорганизмов, чтобы затем отличить его от других или доказать его присутствие в образце.

Исследователи проверили, как электронный нос распознает пять видов бактерий (Salmonella spp., Escherichia coliPseudomonas fluorescensPseudomonas aeruginosa и Staphylococcus aureus). Для культур, выращенных на неселективных средах, анализ главных компонент газового профиля выявил пять кластеров, каждый из которых соответствовал одному виду. Точность классификаторов, обученных на этих данных, составила 85%, а время инкубации при этом — 48 часов. С дополнительным этапом выделения на селективных средах (общее время инкубации 72 ч) анализ выявил три четких кластера: Salmonella, E. coli и P. fluorescens. Точность примененных классификаторов при этом достигла 100%.