Иван Пятков 0,0

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»: 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»: Долгое время ученые рассматривали ренин-ангиотензин-альдостероновую систему (РААС) как дирижера, управляющего лишь двумя аспектами нашего организма: нашим артериальным давлением и водно-солевым балансом. Однако последние исследования выявили ее значительное влияние на центральную нервную систему. РААС модулирует нейронные процессы в глубинных структурах мозга, что сказывается на уровне тревожности, резистентности к депрессии и когнитивных функциях в пожилом возрасте.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Большое депрессивное расстройство (БДР) — крупнейший фактор потери, одно из самых распространенных и вызывающих опасения психических заболеваний, которое может не поддаваться лечению, становясь терапевтически резистентной депрессией (ТРД). В настоящей статье нами была рассмотрена возможность применения неинвазивной нейромодуляции для лечения ТРД, а также роль искусственного интеллекта в нем.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Na+/K+-АТФаза — это молекулярная машина, которая работает в мембране каждой клетки нашего организма, не останавливаясь ни на секунду. Она перекачивает ионы натрия и калия против их градиента концентрации, создавая электрический потенциал на мембране и обеспечивая множество важнейших процессов — от проведения нервных импульсов до сокращения сердца. За открытие этого фермента в 1997 году была присуждена Нобелевская премия, но и сегодня исследователи продолжают находить у него новые, порой совершенно неожиданные функции.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На протяжении десятилетий нейробиология служила главным источником вдохновения для создания искусственного интеллекта. Однако сегодня ИИ стал мощнейшим инструментом для познания нашего собственного разума. Данная статья рассматривает новую гибридную область исследований — NeuroAI, которая возникла не так давно, но уже завоевала внимание многих ученых мира. NeuroAI можно использовать не только как классический инструмент для обработки данных, но и как платформу для обратного проектирования (reverse engineering) мозга. В этом неклассическом подходе искусственные нейросети используются как «цифровые двойники» для тестирования гипотез о работе кортикальных сетей. В этой статье приводится ряд интересных исследований, демонстрирующих возможности такого подхода: от иерархической организации зрительной и слуховых систем и тонкой специализации нейронных популяций до моделирования и изучения нейробиологических поломок, лежащих в основе психических заболеваний.