Выбор искусственных сетчаток для трансплантации доверят нейросети

Сотрудники МФТИ и Гарварда разрабатывают уникальную технологию, которая позволит отсортировать качественные искусственные сетчатки, которые можно будет трансплантировать пациентам. В основе технологии — принцип машинного обучения. Внедрение новой разработки сделает вдвое дешевле процесс создания сетчаток.

При глаукоме, возрастной макулодистрофии в клетках сетчатой оболочки происходят необратимые изменения. Пораженные клеточные структуры не могут полноценно выполнять свои функции и обеспечивать передачу визуальных сигналов в головной мозг. Восстановить клетки сетчатой оболочки с помощью лекарств на сегодняшний день невозможно, поэтому ученые всего мира активно работают над технологиями клеточной трансплантации. На основе стволовых клеток выращивают ткани, подобные сетчатой оболочке, которые можно пересадить человеку.

Работу в данном направлении ведут в том числе и российские ученые. Недавно им удалось сделать значительный шаг на пути к трансплантации больших участков сетчатки. Подобные операции сегодня пока не проводятся нигде в мире.

Российские исследователи создали систему, которая способна отбраковывать некачественные образцы искусственной сетчатки и выявлять те, которые развиваются правильно.

Для создания такой системы специалистам понадобилось обучить нейросеть на тысячах образцов. Искусственный интеллект анализировал ткани сетчатки, которые выращивались в лабораторных условиях. Те образцы, которые развивались правильно, на определенном этапе начинали светиться красным или зеленым светом — в их генетический год специально был введен флуоресцентный белок. Реагируя на свечение, нейросеть делала снимки правильных образцов. Когда искусственный интеллект научился выявлять качественные сетчатки по флуоресцентному излучению, начался следующий этап обучения. Теперь систему учили распознавать правильные образцы непосредственно по их структуре, а не по характерному излучению.

Новая технология пока проходит стадию испытаний и пока не используется на практике. Но в будущем она может почти вдвое удешевить и ускорить процесс создания сетчатых оболочек для трансплантации.