Ученые РАН разработали новый подход к изучению биопленок

Ученые Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН разработали новый метод анализа бактериальных биопленок с использованием искусственного интеллекта. Предложенный подход позволяет рассматривать бактерии не по отдельности, а как взаимосвязанную систему, что важно для понимания устойчивости инфекций и разработки новых антибактериальных стратегий.

Биопленки — это сложные сообщества бактерий, которые образуются на поверхностях и обладают повышенной устойчивостью к антибиотикам. Они играют ключевую роль в хронических инфекциях и биозагрязнении. Однако традиционные методы анализа рассматривают бактерии по отдельности, что не позволяет увидеть общую картину их взаимодействий.

Авторы работы предложили принципиально новый подход: биопленка описывается ими как граф — математическая структура, где каждая бактериальная клетка представляет собой вершину, а взаимодействия между ними — ребра. Для построения такой модели ученые объединили методы электронной микроскопии и глубокого обучения. Сначала нейросеть (Mask R-CNN) выделяет отдельные клетки на изображении, затем другая модель (BINet) определяет, взаимодействуют ли клетки между собой.

Такой подход позволил выявить скрытые закономерности в структуре биопленок, которые невозможно заметить при традиционном анализе. Например, исследователи показали, что по характеристикам полученного графа можно определить стадию развития биопленки и даже тип поверхности, на которой она образуется. Это открывает возможности для прогнозирования роста бактериальных сообществ и оценки эффективности антимикробных материалов.

«Мы предложили рассматривать биопленку как сеть взаимодействующих клеток, а не как набор отдельных бактерий. Это позволяет выявлять структурные закономерности и прогнозировать развитие системы, что ранее было недоступно», — прокомментировал руководитель исследования, академик РАН Валентин Анаников.

Исследователи отмечают, что разработанный ими метод является масштабируемым и может применяться к большим массивам данных, а также адаптироваться для различных типов микроорганизмов и поверхностей. В перспективе он может быть дополнен химическими и генетическими данными, что позволит связать структуру биопленок с их функциями и устойчивостью.

«Проект интересен в первую очередь своей междисциплинарностью, применением абстрактных математических концепций к реальным биологическим системам», — отметил один из авторов исследования Лев Нерсесян.

Авторы надеются, что новый подход откроет новые возможности для разработки антибактериальных материалов, контроля биозагрязнения и более эффективного лечения инфекций, связанных с биопленками.

Источник: Официальный ресурс Министерства образования и науки Российской Федерации