Молодые ученые рассказали, как ИИ помогает отбирать противораковые препараты

Молодые ученые Вадим Чиликин (Сколковский институт науки и технологий) (слева) и к. б. н. Алеся Михеева (Институт молекулярной биологии имени В. А. Энгельгардта РАН) в студии Радио «Комсомольская правда» в Новосибирске.

Фото: Галина ПОНОМАРЁВА.

Молодые ученые Алеся Михеева и Вадим Чиликин рассказали «КП» - Новосибирск», об обучении ИИ оценке эффективности противораковых препаратов, почему важно изучать «молчащую» РНК и что дает форум новому поколению исследователей.

- Мне нравятся уровень мероприятия, локация, атмосфера. Каждый раз уезжаю отсюда другим человеком, - говорит к. б. н., младший научный сотрудник института молекулярной биологии имени В. А. Энгельгардта Алеся Михеева, которая приезжает в Кольцово уже третий год подряд.

Вадим Чиликин из Сколковского института науки и технологий в этом году впервые выступает на форуме в качестве спикера - до этого был только онлайн-слушателем. Оба молодых ученых попали на OpenBio по рекомендации своих научных руководителей, которые направили их сюда как на одну из ведущих российских конференций в области молекулярной биологии.

Вадим Чиликин представил на форуме доклад об исследовании длинной некодирующей РНК, которую в его лаборатории назвали «ХОЛ». Эта молекула рассматривается в контексте гемобластозов - заболеваний кроветворной системы.

- Суть работы - изучение функции новой, ранее не исследованной РНК и оценка возможности ее дальнейшего использования в качестве онкомаркера в клинической практике, - объясняет ученый.

OpenBio помогает ученым и разработчикам видеть всю картину отрасли и находить единомышленников.

Фото: Галина ПОНОМАРЁВА.

Алеся Михеева работает на стыке биологии и искусственного интеллекта. Ее разработка - модель машинного обучения, которая по фотографиям клеток распознает изменения морфологии под действием противораковых препаратов.

- Ранее методы оценивали только изменение количества клеток под действием препаратов. Но, как оказалось, этого недостаточно. Мы показали, что важно оценивать и внешние изменения клетки, - объясняет исследовательница.

Нейросеть находит клетки с измененной морфологией ядра и классифицирует их: это клетка в стадии апоптоза или клетка с нарушениями клеточного цикла. Это позволяет гораздо подробнее описать эффект действия препарата.

На практике такая модель может привести к революции в скрининге новых лекарств. Оба молодых ученых сошлись во мнении: науке нужен эффективный диалог с инвесторами. Алеся, чья разработка уже готова к практическому применению, считает, что ее модель не требует больших вливаний - это не препарат, а программный продукт. Вадим же признается, что ему посчастливилось работать в лаборатории, где острых проблем с финансированием нет.

Исследователи добавили, что они сочетают фундаментальные знания с современными технологиями. А OpenBio помогает им не замыкаться в стенах лабораторий, а видеть всю картину отрасли и находить единомышленников.