Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Диагностика паразитарных заболеваний в ветеринарии и сельском хозяйстве до сих пор остается сложной и трудоемкой задачей, требующей специализированных лабораторных исследований. В ответ на этот вызов нами представлен пилотный проект по созданию системы автоматизированной идентификации паразитов с использованием технологии искусственного интеллекта. В основе работы лежит обучение нейронной сети на платформе Google Teachable Machine для классификации изображений гельминтов на два основных класса — нематоды и цестоды, которые вызывают различные серьезные заболевания (такие как эхинококкоз, трихинеллез, тениоз, аскаридоз и другие) у людей и животных. Они поражают различные органы и системы, вызывая заболевания; их деятельность в организме может привести к анемии, истощению, аллергическим реакциям и нарушению функций внутренних органов. Их точная идентификация важна для своевременного назначения лечения и профилактики осложнений. На основе собранной базы данных изображений, состоящей из 28 фотографий гельминтов, была обучена модель, продемонстрировавшая в ходе тестирования точность 89%. Разработанное решение обладает значительным практическим потенциалом, позволяя проводить быструю и точную диагностику «в поле», что делает его перспективным инструментом для ветеринаров, работников агрокомплексов и студентов. Проект открывает дорогу для создания коммерческого продукта, способного снизить затраты на лабораторные услуги и ускорить начало лечения.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Любая научная дисциплина в своем развитии расширяется, подобно миниатюрной Вселенной. Точно так же и биохимия, по мере развития, становится шире и соприкасается со все возрастающим количеством смежных дисциплин, которые, на первый взгляд, вообще с ней не связаны. Казалось бы, какое отношение к биологии имеют производство силиконов, фенолформальдегидных смол или полупроводниковых материалов, свойства взрывчатых веществ, добыча самых дорогих металлов в мире, или гуманитарные дисциплины, познающие внутренний мир и поведение людей и мало соприкасающиеся с естественными науками, например, психология? Оказывается, имеют. Ибо познаваемый наукой мир един, а границы между дисциплинами проведены нами ради удобства.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Тема радиомики уже поднималась на «Биомолекуле» — в статье «Увидеть то, что неподвластно глазу» были заложены основы понимания этой технологии. Здесь мы идем дальше: подробно разбираем не только принципы, но и конкретные клинические применения, проблемы воспроизводимости и международные стандарты качества.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На заре обработки биологических снимков исследователь проводил долгие часы, вручную обводя контуры клеток или даже подсчитывая клетки микроскопического поля в камере Горяева. Развитие технологий обработки изображений позволило автоматизировать такие задачи, как подсчет клеток на снимке и их классификация. Это значительно продвинуло разработку лекарств (быстрый анализ выживаемости), диагностику заболеваний и многие другие направления исследований. В этой статье рассмотрим эволюцию подходов к определению клеток на микроскопических изображениях в задачах компьютерного зрения — как методы анализа клеточных снимков развивались от алгоритмов с жестко заданными правилами обработки пикселей к нейросетевым моделям, использующим обучение на данных, геометрические представления формы и самообучение. И разберемся, почему каждый новый подход возникал как ответ на ограничения предыдущего, и как со временем менялся сам способ формального описания клеточной структуры.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Дендритные шипики — это выступы плазматической мембраны нейронов на их отростках (дендритах), отвечающие за синаптические связи с другими нейронами (в синапсе они выступают в роли постсинаптической мембраны). Дендритные шипики могут иметь самые разные формы; в течении жизни они появляются, растут, меняются и исчезают. Считается, что морфология (форма) дендритных шипиков тесно связана с тем, как они функционируют. Также выдвигаются гипотезы о связи расположения шипиков на нейроне и их функционировании. Область исследования формы шипиков и их расположения при различных состояниях и заболеваниях поистине безгранична. Ранее разработанные математические методы и ПО для анализа изображений шипиков с ростом объема данных теряют свою актуальность, так как они лишь упрощают или совершенствуют неточную и долгую ручную обработку таких сложных данных. На сцену выходит искусственный интеллект: нейросетевые методы сегментации дендритов и шипиков, машинная классификация шипиков и дендритов на основе математических метрик, графовые нейронные сети для классификации нейронов. Об этих методиках и перспективах использования их в исследованиях дендритных шипиков расскажем ниже.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Эмпатия, способность чувствовать и разделять эмоции других, уходит корнями в глубокое эволюционное прошлое, будучи важным механизмом выживания социальных видов. Ее основы прослеживаются у животных — от крыс, освобождающих сородичей из заточения, до птиц и приматов, утешающих партнеров после конфликтов. Нейробиологические исследования раскрывают работу древних мозговых структур и гормонов, таких как окситоцин, которые формируют нейронную основу сопереживания и заботы. Этот мощный механизм не только укрепляет социальные связи, но и служит фундаментом для просоциального поведения, сдерживая агрессию и побуждая к помощи, что в конечном итоге определяет саму суть человечности.