Микропластик — это пластиковые фрагменты длиной менее 5 мм, которые образуются при разрушении более крупных пластиковых частиц.
Ученые Казанского федерального университета разработали автоматический метод идентификации таких фрагментов внутри живых клеток и организмов.
Исследователи научили искусственный интеллект анализировать изображения, полученные с помощью темнопольной микроскопии.«Чтобы исследовать, как микропластик влияет на организм человека и животных, надо научиться его детектировать. Наша задача — выяснить, какие частицы пластика лучше проникают в живой организм, какие хуже, где они локализуются, как отличить один вид пластика в организме от другого»,— рассказала руководитель проекта, научный сотрудник НИЛ «Бионанотехнологии» Гульнур Фахруллина.
«Темнопольная микроскопия позволяет получать изображения с большим количеством отличительных черт для очень небольших объектов. В светлом поле микрочастицы или вообще не видны, или видны как однородные, без каких-либо особенностей.
Чем больше информации о частицах содержат изображения, тем проще нейросетям их использовать, а значит, результаты будут точнее», — объяснил участник проекта, аспирант ИФМиБ Ильнур Ишмухаметов.
Ученые уже протестировали новую методику на пигментированных частицах полистирола диаметром 1 микрон. Ее точность составила 93 процента. Кроме того, новый высокочувствительный подход позволяет значительно сократить время.
Работа выполнена в рамках гранта Российского научного фонда. Научные результаты опубликованы в журнале Analytical and Bioanalytical Chemistry.«В качестве модельных образцов микропластика нами были использованы пигментированные различными красителями полистироловые частицы, которые инкубировались вместе с клетками.
Затем, для явной визуализации частиц в растворе и клетках, мы применили высококонтрастную микроскопию темного поля.
Полученные данные были загружены в модель остаточной нейронной сети (ResNet) для ее обучения и тестирования. Модель позволила определить класс частиц с точностью, сопоставимой с методом идентификации по спектральным характеристикам», — добавила Гульнур Фахруллина.