Создание наночастиц, способствующих борьбе с антибиотикорезистентностью, изобретение высокоточного алгоритма для выявления эпилепсии, открытие новых возможностей для ранней диагностики диабета у

1) ИИ поможет найти альтернативу антибиотикам

С помощью искусственного интеллекта ученые ИТМО выявляют наночастицы, токсичные для патогенных бактерий, но безопасные для полезных микроорганизмов.

При частом употреблении антибиотиков у бактериальных инфекций вырабатывает иммунитет. В такой ситуации альтернативой для лечения могут стать наночастицы, в т.ч. на основе оксидов металлов. Они способны уничтожать бактерии, выработавшие резистентность, но одновременно вредят полезным микроорганизмам. Поэтому так важен эффективный поиск наночастиц, токсичных для патогенных бактерий, но безопасных для остального организма.

Ученые ИТМО создали скрининговую платформу для определения наночастиц, которые избирательно убивают конкретные бактерии, не затрагивая полезные микроорганизмы. Алгоритм позволяет определить, насколько та или иная наночастица токсична для определенной бактерии. Вторая часть платформы попарно проверяет взаимодействие наночастицы с двумя типами бактерий: которые надо уничтожить, и оставить невредимыми.

Задача этого алгоритма: менять состав наночастицы так, чтобы она по прогнозам стала минимально токсичной для полезных бактерий, и более опасной — для патогенных. Этот эволюционный алгоритм меняет параметры наночастиц, пытаясь увеличить разницу в выживаемости между двумя бактериями. Наночастицы, эффект которых спрогнозировала платформа, синтезируются и проверяются в экспериментах. Результаты работы показывают, что созданный алгоритм подбирает наночастицы в соответствии с исследованиями других коллективов, которые описаны в научной литературе.

2) Найдены новые мишени для лечения неврологических заболеваний

Ученые МГУ и консорциума SCALLOP идентифицировали новые генетические варианты, ассоциированные с уровнями циркулирующих белковых биомаркеров неврологических заболеваний, и установили связь этих белков с развитием разных поведенческих фенотипов.

Белки, циркулирующие в плазме крови, происходят из различных тканей и клеточных типов и играют важную роль в множестве биологических процессов. Их используют как биомаркеры для различных состояний, в т.ч. неврологических заболеваний. Эти циркуляторные белковые биомаркеры в связке с геномными данными дают информацию о патологической физиологии болезней и генетической архитектуре соответствующих молекулярных путей, что способствует более точной диагностике и разработке новых методов лечения.

Авторы исследования провели полногеномный анализ генетических ассоциаций для 184 циркулирующих белковых биомаркеров неврологических заболеваний на более чем 12,5 тысячах участников. Также они выполнили анализ менделевской рандомизации для поиска ассоциаций между данными биомаркерами и фенотипами, связанными с неврологией.

В результате ученые обнаружили 283 участка генома, изменения в которых влияют на уровни циркулирующих белковых биомаркеров неврологических заболеваний, причем роль 174 из этих участков была показана впервые. Также удалось продемонстрировать, что множество белков вовлечены в развитие целого ряда неврологических, а также иммунных заболеваний и гипертонии. Наконец, были выявлены 13 новых потенциальных мишеней для лечения патологий, связанных с неврологическими нарушениями, в частности, шизофрении, болезни Альцгеймера и алкоголизма.

3) Создано биосовместимое нанопокрытие для имплантов

Ученые СПбГУ, РАН, НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Пастера и СПбПУ разработали нанопокрытие из оксидов титана и цинка, которое при нанесении на импланты из сплава титана и никеля делает их биосовместимыми, безопасными и долговечными.

Одна из важнейших задач при разработке имплантов сегодня — создание биосовместимого, быстро и надежно интегрируемого в тело металлического объекта. Количество случаев отторжения металлических имплантов из?за бактериального загрязнения поверхности материала и образования бактериальной биопленки в теле все еще слишком высоко. При этом использование антибиотиков и активных бактерицидных материалов не всегда возможно из-за негативного клеточного отклика организма (цитотоксичности). Кроме того, многие металлические материалы медицинских имплантов в долгосрочной перспективе подвержены биокоррозии.

Авторы новой работы предложили решить проблему с помощью нанопокрытий на основе химически стабильного и биосовместимого оксида титана и оксида цинка, обладающего антибактериальными свойствами. В качестве материала для нанесения этого покрытия был использовали нитинол — сплав титана и никеля, который обладает эффектом памяти формы: независимо от степени деформирован, при нагревании он всегда возвращается в исходную форму.

Исследование показало, что правильный подбор соотношения этих оксидов позволяет успешно комбинировать антибактериальные и антикоррозионные свойства с высокой степенью биосовместимости по отношению к остеобластоподобным и мезенхимальным стволовым клеткам. Для получения качественных покрытий важно выбрать правильный метод их синтеза, который позволит регулировать состав покрытий с высокой точностью и в широком диапазоне.

Кроме того, для потенциального массового использования метод должен быть масштабируем, а импланты могут иметь не только сложную форму, но и негладкую поверхность. В связи с этим метод получения должен позволять наносить покрытия на всю поверхность с максимальной равномерностью и однородностью. С учетом этих факторов химики решили использовать молекулярное наслаивание — метод атомно?слоевого осаждения (АСО), основанный на проведении химических реакций между газообразными реагентами и поверхностью подложки.

В качестве подложек-имплантов использовались цилиндры и диски из полученного методом 3D-печати нитинола. Сначала поверхность подложки-импланта обрабатывается парами титан- и цинксодержащих реагентов, затем избыток реагентов и продукты химической реакции удаляются, поверхность обрабатывается парами воды, а затем удаляется и ее избыток. В результате на поверхности образуется тончайший слой покрытия, но процесс можно повторять, наращивая покрытие нужной толщины.

Проведя скрининг, ученые выбрали самые оптимальные варианты обработки поверхности имплантов, которые обладали хорошими адгезивными свойствами, не вызывали цитотоксического эффекта и, кроме того, оказывали остеоиндуктивное действие на клетки MG-63, что представляется исследователям крайне важным для успешной интеграции имплантов в костную ткань.

4) Ученые научились с высокой точностью выявлять эпилепсию

Ученые из БФУ им. Иммануила Канта, РНИМУ им. Н.И. Пирогова и ООО «Иммерсмед» скомбинировали два подхода к анализу сигналов активности мозга (не требующий обучения классификатор и обучаемую нейронную сеть) и создали алгоритм, который выявляет эпилепсию на записях ЭЭГ в разы лучше других автоматизированных методов.

Единственным клиническим методом диагностики эпилепсии служит обнаружение ее электроэнцефалографических биомаркеров — особых паттернов на ЭЭГ. Их важно выявлять, т.к. не все типы эпилепсии сопровождаются судорожными припадками, и поставить диагноз только по внешним симптомам не всегда возможно. Но это очень трудоемкий процесс: набор данных для одного пациента может составлять до нескольких суток записи, а врачу необходимо отличать сигналы, характерные для эпилепсии, от других видов мозговой активности.

Авторы новой работы решили создать автоматизированный метод для выявления на записях ЭЭГ мозговой активности, соответствующей эпилептическим припадкам. За основу они взяли два подхода к выявлению приступов и объединили их в двухэтапную систему. В рамках первого этапа простой алгоритм — классификатор, не требующий обучения, выявлял на записях ЭЭГ «выбросы» (сигналы, интенсивность которых выходит за рамки нормальной активности мозга). Выбросами могут быть и приступы эпилепсии, и внешние шумы, поэтому на втором этапе нейронная сеть (более сложный алгоритм на основе машинного обучения) подробно анализировала «подозрительные» записи ЭЭГ и давала итоговое заключение о наличии эпилепсии.

Ученые использовали нейросеть сверточного типа, рассматривающая записи ЭЭГ не как набор сигналов, а как целостное изображение, на котором нужно найти требуемые сигналы — по сути это имитация работы врача. Они протестировали двухэтапную систему и оба ее элемента по отдельности. Для этого были использованы записи ЭЭГ, снятые у 83 пациентов с эпилепсией во время припадков и в спокойном состоянии.

Оказалось, что чувствительность (способность обнаруживать аномальные сигналы на ЭЭГ) классификатора и нейросети по отдельности достигает 90% и 96% соответственно, но точность составляет всего 12% и 13%. Это значит, что алгоритмы путают эпилепсию с другими типами аномальной активности мозга. Двухэтапный подход показал чувствительность 84%, но гораздо более высокую точность (57%) за счет уменьшения количества ложноположительных результатов, поэтому он гораздо лучше пригоден для потенциального применения в клинической практике.

Авторы отмечают, что полученный результат дает надежду на создание автоматической системы разметки эпилептической ЭЭГ, что позволит существенно снизить рутинную нагрузку по разметке многочасовых записей на врачей-эпилептологов.

5) Новый анализ крови поможет в раннем выявлении диабете и болезней печени у детей

Ученые из Королевского колледжа Лондона (Великобритания) выявили связь между липидами и заболеваниями, влияющими на обмен веществ у детей, что может помочь в ранней диагностике таких состояний как диабет и заболевания печени.

Используя уже существующие и широко применяемые аппараты для анализа плазмы крови младенцев, врачи смогут быстрее обнаруживать ранние признаки заболеваний у детей и назначать правильное лечение.

Также исследование опровергает распространенное мнение о том, что холестерин является основной причиной осложнений, связанных с ожирением у детей, и выявляют новые липидные молекулы, которые способствуют повышению риска для здоровья, например, артериального давления.

Взяв контрольную выборку из 1300 детей с ожирением, команда исследователей определила уровень липидов в их крови. Затем 200 из них на год были включены в модель HOLBAEK — популярную в Дании программу по коррекции образа жизни для людей с ожирением. Результаты показали, что в группе вмешательства количество липидов, связанных с риском развития диабета, резистентностью к инсулину и давлением, снизилось, несмотря на некоторое улучшение индекса массы тела у ряда детей.

Авторы работы отмечают, что долгое время ученые опирались на систему классификации липидов, которая разделяла их на хороший и плохой холестерин, но теперь с помощью простого анализа крови можно оценить гораздо более широкий спектр липидных молекул, способных служить ранними признаками заболевания. В перспективе это может стать новым способом оценки личного риска заболевания, а выяснив, как изменить молекулы липидов в организме, можно будет даже предотвращать такие метаболические заболевания, как диабет.

Ожирение по-прежнему является фактором риска таких заболеваний, как гепатоз (жировая болезнь) печени. Ученые надеется, что врачи смогут использовать эти измерения для лечения детей, находящихся в группе риска. Следующий их шаг — понять, как генетика влияет на липиды и что это означает для метаболических заболеваний, а также как липиды можно изменять для улучшения здоровья.

Источник: vk.com

Комментарии: