Появился способ добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака

Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала систему SpheroidPicker, которая умеет выделять раковые клетки определенной формы и размера (сфероиды). Этот уникальный прибор, работающий на основе искусственного интеллекта, позволит стандартизировать работу с образцами опухолей. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports. В работе над проектом принимал участие младший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии НИУ ВШЭ Никита Мошков.

Для изучения методов лечения рака специалисты используют метод ex vivo — у пациента берут образец клеток опухоли, и в специальных условиях подвергают их воздействию. Это дает возможность подбирать средства индивидуального лечения, а также исследовать редкие формы рака.

В исследованиях ex vivo широко используются двумерные образцы, состоящие из единичного слоя раковых клеток. Однако свойства реальных опухолей отличаются от двумерных образцов. Более реалистичный отклик на воздействие лекарств дают трехмерные клеточные структуры — они позволяют исследовать проникновение лекарств и развитие опухолей. Наиболее приближенной к реальным свойствам является модель, в которой клетки опухоли образуют сферу. Благодаря своей структуре они имеют микросреду, которая напоминает характеристики настоящий опухолей.

Использование трехмерных клеточных структур по-прежнему сопряжено с различными трудностями. Во-первых, отсутствует единый протокол для создания сфероид, в анализах используются образцы разной формы, а отбор клеток происходит вручную. Во-вторых, существующие устройства не позволяют удобно переносить выбранные сфероиды в отдельное место для последующего изучения.

Авторы работы предложили решение обеих проблем. Они объединили в один механизм два основных этапа создания трехмерных культур раковых клеток: выбор сфероидов правильной формы и их последующий перенос в необходимую среду. Ученые разработали быстрый и точный метод поиска сфероидов на основе технологий глубинного обучения. С помощью уникальной базы изображений раковых клеток различной формы специалисты обучили модель обнаруживать и сегментировать необходимые объекты.

В установке используется микроскоп с большим полем зрения, который позволяет проводить эффективное и быстрое исследование образцов. Микроманипулятор перемещает стеклянный капиллярный стержень с выбранными сфероидами.

«Особенность нашей разработки в том, что она оператор может указать морфологические свойства, которые требуются для выбранных объектов, например диапазон размеров. Перенос сфероид не влияет на морфологию и жизнеспособность клеток, поэтому в будущем SpheroidPicker может стать незаменимым инструментом для исследования лекарств против рака и новых протоколов лечения», — считает один из авторов, младший сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии ВШЭ Никита Мошков.

• #Медицина