Команда Химико-биологического кластера ИТМО под руководством магистранта первого курса разработала алгоритм машинного обучения, который умеет подбирать магнитные наночастицы для МРТ-диагностики и лечения рака. Сейчас известны параметры наночастиц только для некоторых тканей органов, а поиск решений для лечения остальных органов занимает слишком много времени. Новая технология в разы ускорит этот процесс — теперь чтобы оценить эффективность применения наночастиц, достаточно ввести их характеристики в систему. Статья о новой технологии опубликована в научном журнале Small.
Магнитные наночастицы используют как перспективную технологию в медицине для проявления особенностей тканей на МРТ, а также разрушения раковых клеток в процессе гипертермии (метод лечения, при котором для воздействия на опухоль ткань тела нагревают до температуры 41-42,5°C). Но универсальных наночастиц не существует — для каждой ткани отдельно взятого органа нужно подбирать определенные параметры: размер, форму, состав. Поиск таких параметров «вручную» — это длительный процесс, который может закончится неудачей.
«Есть обзорные статьи, в которых ученые пытаются вывести закономерности между параметрами магнитных наночастиц и параметрами их эффективности. Но все они нетривиальны: нельзя сказать, что эффективность наночастицы зависит только от одного показателя, на неё влияет сразу несколько факторов. Невозможно учесть всё при анализе результатов, из-за чего сложно вывести единую формулу — например, что при увеличении размера наночастицы будет увеличиваться и эффективность наночастицы в МРТ-диагностике. Поэтому в каком-то смысле каждое исследование по поиску частиц с заданными свойствами начинается с “нуля”», – отметил Павел Ким, магистрант ИТМО и автор статьи.
Ученые разработали алгоритм машинного обучения, который на основе открытых лабораторных данных «переводит» параметры наночастиц в параметры эффективности диагностики и лечения. Система может показать, какими будут показатели эффективности для МРТ и гипертермии в случае использования наночастиц с определенными параметрами — т.е. значения r1/r2 релаксаций и удельного коэффициента поглощения (SAR) соответственно. На оценку уходит примерно секунд десять — при том что для поиска «нужных» наночастиц ученые обычно тратят не только 3-5 часов на эксперимент, но и реактивы для синтеза.
Сейчас вся работа алгоритма основана на открытых данных, то есть уже на известных результатах лабораторных экспериментах по синтезу магнитных наночастиц и замеру показателей эффективности для МРТ и онкологической гипертермии. Но для использования наночастиц при лечении других тканей органов системе необходимы данные, основанные на экспериментах in vivo. Уже сейчас ученые работают над дальнейшим обучением системы и планируют коллаборацию с ведущими лабораториями и организациями.
«К сожалению, таких данных в открытом доступе практически нет, а тех, что есть, очень мало для “дообучения” алгоритма. Мы обращаемся в профильные организации, запрашиваем эту информацию — наша команда готова к совместным исследованиям. Чем больше данных мы получим, тем точнее наша система сможет работать», – заключил Павел Ким.
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.