Ученые научились добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака

© iStock

Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала систему SpheroidPicker, которая умеет выделять раковые клетки определенной формы и размера (сфероиды). Этот первый в своем роде прибор, работающий на основе искусственного интеллекта, позволит стандартизировать работу с образцами опухолей. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports. В работе над проектом принимал участие младший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии НИУ ВШЭ Никита Мошков.

Для изучения методов лечения рака используется метод ex vivo, что в переводе с латыни буквально означает «то, что происходит вне организма». У пациента берется образец клеток опухоли, и в специальных условиях они подвергаются воздействию, что дает возможность подбирать средства и методы индивидуального лечения. Такой подход позволяет исследовать редкие формы рака, когда применение новых методов лечения затруднено из-за небольшого числа пациентов.

В исследованиях ex vivo широко используются двумерные образцы, состоящие из единичного слоя раковых клеток. Однако свойства реальных опухолей отличаются от двумерных образцов, и более реалистичный отклик на воздействие лекарств дают трехмерные клеточные структуры, поскольку они позволяют исследовать проникновение лекарств и развитие опухолей.

Среди многообразия возможных трехмерных форм, наиболее приближенной к реальным свойствам является модель сфероиды, в которой клетки опухоли образуют сферу. Благодаря своей структуре сфероиды опухоли имеют микросреду, которая напоминает характеристики настоящих опухолей и лучше имитируют раковые опухоли, чем однослойные культуры. 

Использование трехмерных клеточных структур по-прежнему сопряжено с различными трудностями. Во-первых, отсутствует единый протокол для создания сфероид, в анализах используются образцы разной формы, и до сих пор в большинстве случаев отбор клеток происходит вручную. Во-вторых, современные устройства не позволяют удобно переносить выбранные сфероиды в отдельное место для последующего изучения.

Схема работы SpheroidPicker: система включает в себя стереомикроскоп, шприц, предметный столик и контроллер манипулятора. Функция автоматического скрининга позволяет получать изображения сфероидов. После выбора сфероидов сборщик сфероидов автоматически переносит сфероиды на целевую пластину

© Высшая школа экономики

Авторы работы предложили решение обеих проблем. Они смогли объединить в один механизм два основных этапа создания трехмерных культур раковых клеток: выбор сфероидов правильной формы и их последующий перенос в необходимую среду. Ученые разработали быстрый и точный метод поиска сфероидов на основе технологий глубинного обучения. Для обучения моделей была создана уникальная база изображений раковых клеток различной формы, и обучена модель, способная обнаруживать и сегментировать необходимые объекты.

В установке используется микроскоп с большим полем зрения, который позволяет проводить эффективное и быстрое исследование образцов. Микроманипулятор перемещает стеклянный капиллярный стержень с выбранными сфероидами. 

Никита Мошков

«Особенность нашей разработки в том, что оператор может указать морфологические свойства, которые требуются для выбранных объектов, например, диапазон размеров. Перенос сфероид не влияет на морфологию и жизнеспособность клеток, поэтому в будущем SpheroidPicker может стать незаменимым инструментом для исследования лекарств против рака и новых протоколов лечения», — считает один из авторов, младший сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии ВШЭ Никита Мошков.