Разработан инструмент для точной диагностики клеток
Представьте инструмент, который не только называет тип клетки, но и раскрывает ее секреты.

Эмма Бузарелло, аспирантка Университета Тренто, объясняет суть нового инструмента:
Cell Marker Accordion не просто классифицирует клетки, но и показывает, почему они отнесены к тому или иному типу. Многие программы выдают результат без объяснений. Мы же сделали прозрачный инструмент, полезный в клинической практике.
Название «Accordion» отражает идею согласования разных данных для более точного результата. Подробности разработки и исследования опубликованы в издании Nature Communications.
Программа помогает определять типы клеток как в норме, так и при болезнях — например, выявляет лейкозные стволовые клетки или опухолевые плазмоциты, указывая на гены, которые могут быть вовлечены в патологию.
Наш инструмент не только идентифицирует клетку, но и находит гены, делающие ее уникальной, — говорит Тома Тебальди, профессор Университета Тренто. — Это может помочь в поиске новых биомаркеров и мишеней для терапии.
Биомаркер — измеримый биологический показатель (например, ген или белок), который сигнализирует о болезни или реакции на лечение.
Главное преимущество — доступность. Помимо версии для биоинформатиков, есть веб-интерфейс для тех, кто не разбирается в программировании.
Над проектом работали специалисты по опухолям мозга и крови из Университета Тренто, CNR, Поликлиники Милана, Университета Тронхейма и Йельской школы медицины. Исследование поддержали Airc, Ail Trento, Fondazione Vrt и другие.
Планы на будущее — адаптация к новым типам данных и постоянное обновление.
Научный софт не заканчивается на публикации, — подчеркивает Тебальди. — Его нужно улучшать, чтобы он оставался полезным.
Исследование может ускорить персонализированную медицину: если врачи поймут, какие гены делают раковую клетку уникальной, проще подобрать терапию.
Также это упростит диагностику — например, редких форм лейкоза.
Неясно, как инструмент справляется с противоречивыми данными: если разные алгоритмы дают противоположные результаты, Accordion может столкнуться с проблемой интерпретации.
Ранее ученые обучили ИИ понимать иерархию клеток.



















