Искусственный интеллект помог учёным создать систему раннего выявления хромосомных аномалий

Учёные из Европейской лаборатории молекулярной биологии создали инновационную систему, использующую искусственный интеллект для мониторинга редких хромосомных аномалий в клетках. Этот инструмент позволит исследователям глубже понять ранние стадии формирования злокачественных опухолей, когда в генетических инструкциях организма происходят первичные изменения.

Методика открывает новые возможности для анализа процессов, превращающих здоровые ткани в раковые, поскольку хромосомные аномалии часто лежат в основе агрессивных форм рака, ведущих к метастазированию и устойчивости к терапии.

Хотя связь между хромосомными дефектами и онкологией была установлена ещё сто лет назад немецким учёным Теодором Бовери, изучение этого явления оставалось сложной задачей. Основная трудность заключалась в том, что такие дефекты встречаются лишь в небольшом количестве клеток, которые быстро погибают или устраняются естественным отбором, делая ручной поиск практически невозможным.

Автономная система, получившая название MAGIC, решает эту проблему, сочетая автоматизированную микроскопию, секвенирование отдельных клеток и алгоритмы машинного обучения. Принцип её работы напоминает лазертаг: программа самостоятельно находит «цели» с определёнными визуальными признаками. В данном случае внимание сосредоточено на микроядрах — небольших изолированных участках клетки с фрагментами ДНК, отделившимися от основного генома. Они могут служить ранним сигналом риска злокачественного перерождения.

Работа системы начинается с автоматического сканирования образцов микроскопом. Нейросеть анализирует изображения и, обнаружив микроядра, активирует лазер, который включает фотоконвертируемый краситель, меняющий цвет свечения клетки. Такая маркировка позволяет точно выделить нужные клетки для дальнейшего генетического анализа — задача, ранее почти невыполнимая.

Технология MAGIC существенно ускорила исследования: система способна обработать около ста тысяч клеток менее чем за сутки. Эксперименты показали, что спонтанные хромосомные нарушения возникают примерно в 10% делений клеток, а при мутации гена-супрессора опухолей этот показатель удваивается.

Разработчики подчёркивают универсальность подхода и предполагают, что алгоритм можно адаптировать для распознавания различных визуальных характеристик клеток, что открывает широкие перспективы для будущих открытий в биологии и медицине.