Цей інноваційний підхід дозволяє фіксувати початок змін, що передують хворобі, з точністю 91%, мінімізуючи використання флуоресцентних міток.

Науковці EPFL на базі штучного інтелекту розробили систему, яка в режимі реального часу виявляє, аналізує й передбачає утворення ключових факторів розвитку хвороб Альцгеймера, Паркінсона та Хантінгтона. Інноваційний підхід дозволяє дослідникам фіксувати початок змін, що передують хворобі з точністю 91%, пише УНН із посиланням на Phys.

Деталі

Накопичення неправильно згорнутих білків у мозку є ключовим фактором прогресування нейродегенеративних захворювань, таких як хвороба Хантінгтона, хвороба Альцгеймера та хвороба Паркінсона. Але для людського ока білки, які призначені для утворення шкідливих агрегатів, нічим не відрізняються від звичайних білків.

Формування таких агрегатів також, як правило, відбувається випадковим чином і відносно швидко – в лічені хвилини. Здатність ідентифікувати та характеризувати білкові агрегати є важливою для розуміння та боротьби з нейродегенеративними захворюваннями.

Тепер, використовуючи глибоке навчання, дослідники EPFL розробили «самокеровану» систему візуалізації, яка використовує кілька методів мікроскопії для відстеження та аналізу агрегації білків у режимі реального часу — і навіть передбачає її до її початку

Окрім цього, підхід мінімізує використання флуоресцентних міток, які можуть змінювати біофізичні властивості зразків клітин і перешкоджати точному аналізу.

Це перший випадок, коли нам вдалося точно передбачити формування цих білкових агрегатів. Оскільки їхні біомеханічні властивості пов’язані із захворюваннями та порушенням клітинної функції, розуміння того, як вони розвиваються протягом процесу агрегації, призведе до фундаментального розуміння, необхідного для розробки рішень

У новому дослідженні вчені вдосконалили цю систему і тепер вона працює в реальному часі: щойно алгоритм помічає зрілий білковий агрегат, він автоматично вмикає спеціальний мікроскоп Бріллюена. Цей мікроскоп аналізує властивості агрегатів, наприклад, їхню пружність. Раніше мікроскоп працював занадто повільно для таких задач, але тепер завдяки керуванню ШІ він активується лише тоді, коли справді потрібен. Це дозволяє швидко та точно спостерігати за білковими змінами.

За словами Ібрагіма, це перша наукова робота, яка показує, як самокеровані системи можуть застосовуватись у мікроскопії без використання флуоресцентних міток — і зробити цей підхід доступнішим для біологів.

Це відкриває нові можливості для вивчення токсичних білкових агрегатів, які пов’язані з хворобами мозку, як-от Альцгеймера чи Паркінсона. Як зазначає професор Лашуель, така інтелектуальна мікроскопія допоможе створити точніші ліки та наблизити персоналізовану медицину до пацієнтів.

Источник: unn.ua