2 статей
Разработана модель глубокого обучения с механизмом последовательного внимания для прогнозирования выживаемости клеток при радиационном воздействии. Исследование демонстрирует высокую точность в предсказании относительной биологической эффективности (RBE), подчеркивая важность нано- и микродозиметрических параметров по сравнению с ЛЭТ.
В исследовании представлен LiFT — автоматизированный конвейер анализа изображений на базе Python, разработанный для точного количественного анализа кинетики двухцепочечных разрывов ДНК (DSB), вызванных радиацией. Традиционный ручной анализ данных микроскопии в реальном времени является трудоемким и подвержен субъективности оператора, что снижает воспроизводимость результатов в онкологических исследованиях. Алгоритм LiFT позволяет сегментировать и отслеживать ядра клеток без необходимости использования специальных красителей, а также корректировать межфреймовое движение с помощью регистрации изображений. Система автоматически обнаруживает и отслеживает фокусы белков репарации внутри ядер, что дает возможность напрямую измерять динамику отдельных событий восстановления ДНК. Эффективность метода была подтверждена на клеточных линиях PLC/PRF/5 и U2OS-SSTR2, продемонстрировав высокую масштабируемость и универсальность для различных конфигураций микроскопии. Разработчики выпустили LiFT как open-source пакет с графическим интерфейсом пользователя (GUI), что значительно упрощает внедрение инструмента в повседневную лабораторную практику.
