Искусственный интеллект поможет диагностировать различные типы артрита

Артрит — воспаление суставов — имеет различные причины, и для назначения правильного лечения важно определить, от какого типа артрита страдает человек. К сожалению, это не так просто, и зачастую диагноз можно поставить только с прогрессированием заболевания. Немецкие исследователи научили искусственный интеллект (ИИ) распознавать типы артрита — ревматоидный (серопозитивный и серонегативный) или псориатический — по изображениям, полученным с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). ИИ был успешен в 75% случаев. Ранее та же команда добилась хороших результатов с помощью изображений, полученных методом компьютерной томографии.

Для тренировки и тестирования нейронной сети использовали изображения 649 пациентов, полученные с помощью МРТ. Авторы полагают, что ИИ детектирует ранние изменения, которые еще не были описаны. Они продолжают тренировать свою сеть, готовя ее к применению в клинической практике.

Добавить в избранное

Вам будет интересно

28.05.2024
832
0

Пот содержит важные биомаркеры, которые позволяют отслеживать течение таких состояний, как диабет и генетические болезни. При этом сбор пота не сопряжен с дискомфортом, как отбор крови. Однако для того, чтобы собрать достаточное количество пота для анализа, сейчас используются физические упражнения, что подходит не для всех пациентов. Исследователи из Кореи и США разработали прибор для анализа пота, который сам стимулирует его выработку.

В конструкцию этого гибкого прибора, крепящегося на кожу, входит гидрогель, который при пропускании тока выделяет препарат для стимуляции потоотделения. Пот собирается с помощью микрофлюидного устройства и анализируется на наличие биомаркеров биосенсорами.

В опытах на здоровых людях анализы пота, собранного до и после приема пищи, хорошо соотносились с анализами крови, полученными в лаборатории. Прибор также опробовали на детях с муковисцидозом, он успешно выявил биомаркеры заболевания. Аппарат позволяет проводить анализы дома, не подвергая детей и родителей дополнительному стрессу. Технология, используемая в приборе, также может повышать скорость доставки лекарств в кожу и применяться, например, для ускоренного заживления ран.

23.04.2024
1325
0

Увеличение продолжительности жизни и пенсионного возраста, а также улучшение некоторых аспектов здоровья влияют на восприятие старости. В немецком исследовании поучаствовали 14 056 человек 1911–1974 года рождения. В период с 1996 по 2021 годы (когда участникам было 40–100 лет) они до восьми раз отвечали на вопросы о старении. Люди, которые родились в 1911 году, отвечали, что старость наступает в 71, а в 1956 — в 74. Однако в последние годы эта закономерность уже не так выражена. Также по мере того, как человек стареет, возраст, который он считает «старостью», отодвигается (до некоторого предела). Подробнее

Идентификация отдельных клеток при микроскопии — важная задача, но бывает тяжело отличить их от других клеток и фона. С этим помог бы справиться искусственный интеллект (ИИ), но сначала его нужно обучить. К сожалению, есть недостаток аннотированных данных, так как сегментация единичных клеток — очень трудозатратный процесс. Тогда ученые создали реалистичные изображения единичных клеток с помощью другого ИИ. Полученные таким методом изображения уже аннотированы и могут быть использованы для обучения модели. Подробнее.

Ученые использовали бластоиды (структуры, которые обладают некоторыми свойствами эмбрионов, но не могут развиться в организм), чтобы изучить формирование эмбрионов, из которых потом разовьются монозиготные близнецы. «Близнецовые» бластоиды чаще развивались, если ученые засевали на подложку большое количество стволовых клеток, а также если была выше концентрация веществ, способствующих дифференцировке стволовых клеток в трофэктодерму. Авторы предположили, что быстрый рост трофэктодермы может провоцировать разделение внутренней клеточной массы. Подробнее.

Новый тест использует ИИ для того, чтобы диагностировать рак поджелудочной железы, желудка и колоректальный рак. При этом не обязательно использовать свежий образец, достаточного сухого пятна крови. Пока рак выявили у 82–100% пациентов, но технологию еще совершенствуют. Авторы работы сомневаются, что тест скоро будет доступен пользователям, но возлагают на него большие надежды. Подробнее.

Ученые показали, что один из видов амазонских бабочек появился в результате гибридизации двух других видов. Предки современных Heliconius melpomene и Heliconius pardalinus гибридизовались, чтобы создать третий отдельный вид — Heliconius elevatus — примерно 200 000 лет назад. Это важное открытие, так как достаточно сложно доказать, что один вид является гибридом других видов. Подробнее

12.04.2024
526
0

Золотой стандарт выявления рака — гистологическое исследование с окраской ткани гематоксилином и эозином. Однако получение таких гистологических срезов инвазивно и времязатратно. Авторы статьи в Science Advances воспользовались машинным обучением и оптической когерентной томографией, чтобы моделировать гистологические изображения кожи пациентов.

Исследователи разработали метод, основанный на оптической когерентной томографии (ОКТ). Трехмерную реконструкцию клеток, содержащихся в коже, создают с помощью проникающего в ткань лазерного излучения. На основе этой реконструкции можно с микронной точностью создавать изображения срезов, имитирующие те, что получаются при стандартной биопсии. Чтобы получать такие изображения, авторы работы обучили нейронную сеть на парах изображений — они сопоставляли снимки гистологических препаратов здоровой кожи с 3D-реконструкциями, полученными методом ОКТ. Метод позволил сопоставлять ОКТ-реконструкции тканей кожи и гистологические срезы с точностью до 25 мкм, он показал высокую результативность более чем на 60% образцов. В частности, ученые валидировали методику на 40 парах виртуальных изображений и гистологических препаратов кожи. Выявление волосяных фолликулов в этих препаратах удалось провести с чувствительностью 85% и специфичностью 100%. Исследователи отмечают, что дальнейшее увеличение обучающего набора позволит повысить эффективность работы нейросети.

Авторы считают, что полученные виртуальные срезы смогут улучшить диагностику в клинической практике без дополнительного проведения биопсии.

10.04.2024
669
0

Новый подход к выявлению рака поджелудочной железы (РПЖ) на ранних стадиях представили сотрудники отделения молекулярной диагностики и экспериментальной терапии некоммерческого клинического центра City of Hope на ежегодном собрании Американской ассоциации исследований рака (AACR).

Появление метастазов резко снижает пятилетнюю выживаемость пациентов с РПЖ, поэтому ранняя диагностика критически важна. Но симптомы этого заболевания неспецифичны, поджелудочную железу трудно пальпировать, а существующие биомаркеры, такие как гликопротеин CA19-9, на ранних стадиях недостаточно надежны. Метод жидкостной биопсии, предложенный докладчиками, основан на анализе экзосом — мембранных пузырьков, которые выделяют в кровь раковые и здоровые клетки. Исследователи идентифицировали в экзосомах из клеток РПЖ восемь характерных микроРНК и объединили их с пятью внеклеточными ДНК-маркерами, обнаруженными в крови пациентов.

При валидации на когортах пациентов и здоровых доноров из разных стран метод жидкостной биопсии выявил 93% случаев РПЖ в когорте из США, 91% случаев в южнокорейской когорте и 88% случаев в китайской когорте. Когда же полученную сигнатуру объединили с маркером CA19-9, тест выявил в когорте из США 97% случаев рака поджелудочной железы 1-2 стадии (без метастазов и с метастазами в ближайшие лимфоузлы).

Внеклеточные везикулы от А до Я: какими бывают, как и зачем их получают и исследуют

02.04.2024
412
0

Детекция циркулирующих в крови опухолевых клеток позволит надежней выявить опухоль при скрининге, оценить ее стадию, ответ на лечение или прогрессию. Однако существующие методы идентификации этих клеток, основанные на экспрессии раковых антигенов, зачастую недостаточно эффективны. Одной из перспективных альтернатив может стать ИК-Фурье-спектроскопия (FTIR), позволяющая разделять клетки на основе их биохимического состава. Международный коллектив исследователей проверил, насколько надежен этот метод для детекции опухолевых клеток, и обнаружил, что он позволяет идентифицировать единичные клетки рака легкого в крови.

Авторы работы применили FTIR-микроспектроскопию в сочетании с классификатором случайного леса (Random Forest). Ученые руководствовались тем, что детекция циркулирующих опухолевых клеток подразумевает их выявление среди клеток крови, поэтому они взяли раковые клетки и смешали их с мононуклеарными клетками периферической крови. В исследовании использовались клеточные линии A549 (аденокарцинома) и CALU-1 (плоскоклеточная карцинома). Обучение классификатора проводили на тех же типах клеток — в обучающий набор вошли ИК-Фурье спектры отдельных клеток А549 и периферических мононуклеаров либо CALU-1 и периферических мононуклеаров. Предложенный исследователями метод позволил выявить отдельные раковые клетки в образцах в обоих случаях.

Ученые также проверили, сможет ли их методика детектировать клетки рака легкого, отличные от тех, что использовались в обучении классификатора. Для этого в обучающий набор включили спектры клеток А549, а затем использовали классификатор для детекции CALU-1 в образцах. Результаты показали, что FTIR-спектры А549 можно использовать для обучения классификатора и при необходимости детектировать клетки другого подтипа рака легких. Аналогичным образом, при обучении на CALU-1 метод позволял детектировать в образцах отдельные клетки А549.

Метод может стать скрининговым инструментом в тех случаях, когда для дальнейшей характеризации опухоли необходимы живые циркулирующие опухолевые клетки. Авторы исследования планируют проверить, применима ли их методика к другим типам опухолей, а также усовершенствовать предложенные в работе алгоритмы идентификации раковых клеток.