Специалисты Первого Московского государственного медицинского университета имени И. М. Сеченова разработали новые методы обработки данных для подбора химиотерапии на выделенных клетках пациента. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе вуза.
"Ученые Сеченовского университета Минздрава России подобрали методы для оценки метаболизма раковых клеток и внутриклеточного pH после введения химиотерапевтических препаратов, а также влияния коллагенового внеклеточного "каркаса" на эти изменения", — говорится в сообщении.
Там отметили, что новый подход может позволить эффективно подбирать схему лечения на образцах собственных клеток пациента с учетом микроокружения опухоли.
"Стратегия индивидуального подбора схемы химиотерапии на выделенных клетках пациента сегодня активно развивается. Однако ключевым вопросом остается влияние микроокружения опухоли на эффективность воздействия химиотерапевтических препаратов. Чтобы корректно проанализировать этот эффект, необходимо получить статистику параметров затухания флуоресценции на клеточном уровне. Для этого мы разработали способы обработки данных FLIM на основе алгоритмов сегментации изображений с применением нейросети Unet", — рассказала младший научный сотрудник лаборатории клинической биофотоники Сеченовского университета Елена Никонова.
В сообщении подчеркивается, что обычная схема анализа данных FLIM не обладает нужной чувствительностью, поэтому была разработана специальная схема на основе технологий машинного обучения на клеточном уровне. "Анализ результатов FLIM показал, что химиотерапевтические препараты изменяли внутриклеточную среду на более щелочную, тем самым снижая выживаемость клеток и их способность к инвазии. Однако присутствие коллагена замедляло этот процесс и защищало раковые клетки от гибели", — добавили в пресс-службе.
