В исследовании представлен CiliAI — веб-ориентированный рабочий процесс на базе глубокого обучения, предназначенный для автоматизации анализа первичных ресничек. Система решает проблему трудоемкости ручного анализа 3D-изображений конфокальной микроскопии, обеспечивая автоматическое обнаружение и сегментацию ключевых субструктур: базального тела, переходной зоны и аксонемы. В ходе тестирования на клетках линии NIH-3T3 автоматизированные измерения длины ресничек показали высокую точность, практически идентичную ручному методу (средняя разница составила всего -0,214 мкм при p = 0,213). Алгоритм успешно воспроизвел биологические эффекты, зафиксировав снижение интенсивности сигнала белка Cep290 в клетках с дефицитом Rpgrip1l, что подтверждает его валидность для изучения молекулярных механизмов. Использование CiliAI позволяет сократить время анализа с нескольких дней ручной работы до считанных минут. Данный инструмент представляет значительную ценность для клеточной биологии и биомедицинских исследований, ускоряя изучение механизмов клеточной пролиферации и дифференцировки.