Подобряването на откриването, диагностицирането и лечението на заболявания като рак изисква по-подробна, бърза и гъвкава технология за изобразяване,  която може да покаже на лекарите, не само как изглежда определен орган, но и какво точно се случва в тъканите и клетките му.

Сега изследване, публикувано в Proceedings of the National Academy of Sciences, екип от Политехническия институт „Rensselaer“ е разработил и демонстрирал нова  техника за флуоресценция на изобразяване на тъкани и клетки по бърз и всеобхватен начин през цялото време на тяхното съществуване.

Така те са положили основите за използването ѝ в клинични условия.

Счита се, че предоставените инструменти, ще бъдат много по-използваеми за крайните им потребители, както лекарите, биолозите, така и за хирурзите.

Флуоресценцията е полезен метод за учените и инженерите да видят взаимодействията на молекулно ниво в клетките.

Тя е необходим инструмент, когато те се опитват да идентифицират раково заболяване, както и други заболявания, за да оценят ефективността на лекарствата.

Традиционно, създаването на изображение по този начин изисква много време и сложни математически инструменти, които разчитат в голяма степен на „потребителя„, което затруднява производството на последователни и възпроизводими изображения.

Тези трудности са били бариери пред използването  на този вид изображения в клинични условия.

За да преодолее тези предизвикателства, екипът от „Rensselaer“ е проектирал Дълбока невронна мрежа, за да настрои автоматично тези математически параметри,  които човек обикновено би направил като същевременно създава подробно изображение, което може да показва взаимодействия в клетките или тъканите, докато те се случват.

Тази работа се основава на предишните изследвания на екипа, където те са разработили метод за бързо реконструиране на единичен образ в реално време.

Този нов подход реконструира множество образи в реално време едновременно, предоставяйки цялостен изглед на множеството биологични процеси, протичащи в  тъканите и клетките.

Екипът, в партньорство с биолози от Медицинския колеж в Олбани, е тествал тази нова техника чрез изобразяване на ракови клетки, както под микроскоп, така и в живи  системи.

Това, което се е наблюдавало е, че тяхната Дълбока невронна мрежа се е представила добре, а в някои случаи и по-добре от използвания в момента търговски  софтуер.

Екипът също така е открил, че тази техника е изисквала по-малко светлина, докато все още е произвеждала подробни изображения, което е критично за  биологичните приложения.

Успехът на изследователите доближава полето до възможността да се използва флуоресценция през целия живот в клинични условия, за да се оцени ефективността на определено лекарство върху отделните ракови клетки на човек – ключов инструмент, необходим за осигуряване на прецизната медицина.

Изследователите също така са успели да приложат тези Дълбоки невронни мрежи за визуализиране на нивото на активност в клетките, процес, известен като метаболитно изображение.

Този подход може да помогне на хирурзите в операционната зала, за да идентифицират коя тъкан е здрава и коя е не, и трябва да бъде премахната своевременно.

Източник на информация:

1.https://techxplore.com/news/2019-11-deep-neural-network-aims-imaging.html

   Send article as PDF