anfinogenova.as@gmail.com 0,0

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»: Искусственный интеллект (ИИ) все больше входит в самые разные сферы нашей жизни, включая такую сложную и ответственную, как медицина. И пока биоэтики ведут горячие споры о допустимости использования нечеловеческого интеллекта для спасения человеческих жизней, программисты придумали новое применение ИИ в диагностике — виртуальная гистология. Это новая технология, когда ИИ имитирует результат различных гистологических окрашиваний. Нейросеть анализирует фотографию среза ткани, причем образец может быть как неокрашенным, так и уже обработанным каким-либо красителем. Затем нейросеть генерирует картинку, в точности имитирующую результат нужного химического окрашивания. Таким образом, одно стеклышко превращается в бесконечный источник данных, позволяя врачам видеть невидимые структуры без лишних манипуляций.

Вышивка на конкурс «Био/Мол/Текст»: Эта работа — попытка отразить единство и многообразие жизни на Земле через символы генетического кода. Четыре буквы кода ДНК (A, T, G, C) превращены в художественные образы царств живой природы: Животные, Растения, Грибы и Бактерии. Каждая буква населена представителями царств и представляет визуальную метафору того, что универсальный язык ДНК лежит в основе всего биологического разнообразия.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Шизофрения — одна из самых загадочных болезней в психиатрии. Она встречается примерно у 1% людей во всем мире — стабильно, независимо от страны, культуры или эпохи. При этом за единым диагнозом скрывается поразительная неоднородность: у разных пациентов болезнь проявляется по-разному, течет по-разному и по-разному отвечает на лечение. Наследуемость оценивается в 60–80% — цифра, которая звучит как приговор. Но это ловушка интерпретации. Психические заболевания — это не поломка одного гена. Это тысячи вариантов, разбросанных по геному, каждый из которых сам по себе безвреден. Вместе они формируют не судьбу, а порог уязвимости. В этой статье мы разбираем, почему такая генетическая архитектура ставит в тупик классические методы анализа данных — и как машинное обучение вместе с искусственным интеллектом помогают находить закономерности там, где привычная статистика бессильна.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: «Биомолекула» не раз писала о важности GPCR в нашем организме. Долгое время ученым не удавалось получить активные структуры GPCR в комплексе с G-белком и лигандом — природа тщательно скрывала от исследователей молекулярные механизмы работы этих рецепторов. Однако появление новых технологических подходов позволило преодолеть эту преграду. В этой статье мы расскажем о четырех способах стабилизировать активный комплекс GPCR–лиганд–G-белок. Рассмотренные подходы позволяют раскрыть молекулярные механизмы активации рецепторов и открывают новые пути для рационального дизайна лекарств, помогая фармакологам с хирургической точностью находить новые терапевтические средства.