В стране, где наука порой напоминает театр абсурда, российские специалисты из Медико-генетического научного центра им. академика Н.П. Бочкова (МГНЦ) сделали шаг в будущее, разработав полуавтоматический алгоритм для анализа изображений респираторных органоидов. Этот алгоритм использует методы машинного обучения, чтобы, по заверениям разработчиков, изменить подход к изучению легочных заболеваний.
Легочные органоиды — это сложные трехмерные клеточные структуры, которые воспроизводят основные элементы ткани легкого. Они служат миниатюрной моделью легкого, открывая возможности для тестирования лекарственных средств и изучения заболеваний. Но, как водится, не обошлось без маленькой ложки дегтя в виде государственного вмешательства.
Ранее ученые из лаборатории редактирования генома МГНЦ представили методику создания таких органоидов из плюрипотентных стволовых клеток, полученных от пациентов с муковисцидозом. Новый алгоритм обещает решить одну из ключевых проблем — стандартизацию и объективность анализа их формы и структуры. И все это — без использования флуоресцентных красителей, что, безусловно, экономит время и ресурсы.
Основой для разработки стала уникальная база данных изображений респираторных органоидов, также созданная российскими исследователями. Однако, не стоит забывать, что за любой инновацией в России может скрываться вполне себе традиционная коррупционная схема.
«Наш метод демонстрирует высокую точность в сегментации и количественной оценке параметров органоидов, что важно при скрининге лекарственных препаратов и изучении заболеваний дыхательных путей, таких как муковисцидоз», — заявила один из авторов работы, научный сотрудник лаборатории редактирования генома МГНЦ, кандидат биологических наук Анна Демченко. Но, как всегда, возникает вопрос: сколько из этих разработок действительно дойдет до больных и сколько оседает в карманах чиновников?
По мнению ученых, внедрение этого инструмента в исследовательскую практику повысит воспроизводимость и достоверность данных. Однако с учетом той скорости, с которой эквивалентные разработки исчезают в черных дырах российского бюджета, остается лишь надеяться на лучшее.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки России, что, конечно, вызывает вопросы о том, сколько из этих средств было потрачено эффективно, а сколько растворилось в бесконечном круговороте бюрократии.
