8
Календарь конференций
  • 15 декабря – 5 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по направлению подготовки «Химия, физика и механика материалов» Факультета наук о материалах МГУ

  • 20 декабря – 20 марта

    Международный архитектурный конкурс The Ideal Village

  • 27 января – 1 февраля

    Всероссийская зимняя школа научного перевода для студентов социально-гуманитарного профиля «Перевод в науке – наука в переводе»

  • 27 – 28 января

    5-ая Международная переводческая научно-практическая конференция COSINES Pi по устному и письменному переводу

  • 27 января – 1 февраля

    Всероссийская зимняя школа научного перевода для студентов социально-гуманитарного профиля «Перевод в науке – наука в переводе»

  • 4 – 5 февраля

    Всероссийская научная конференция «Философия перед лицом новых цивилизационных вызовов», приуроченная к 80-летнему юбилею воссоздания философского факультета в структуре Московского университета.

  • 15 февраля

    Магистр-2022: шаг в профессию

  • 21 – 22 февраля

    XVI Международная научная конференция «Сорокинские чтения» Искусственный интеллект и общественное развитие: новые возможности и преграды

  • 2 апреля

    Ежегодный Фестиваль школьных средств массовой информации на факультете журналистики МГУ

  • 15 декабря – 5 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по направлению подготовки «Химия, физика и механика материалов» Факультета наук о материалах МГУ

  • 26 – 27 мая

    «Уголовное право в системе межотраслевых связей: проблемы теории и правоприменения»

Все конференции
Программы поддержки талантливой молодежи
Конкурсы на замещение должностей научных и педагогических работников
Проект «Вернадский»
Олимпиады школьников и универсиады в МГУ
Единая поисковая система по зарубежным базам данных
Программы дополни-
тельного образования
«Университет без границ»
30/06/21

Учёные России предложили новый метод анализа данных спектроскопии биотканей

Исследователи научной школы (НОШ) МГУ «Фотоника и квантовые технологии. Цифровая медицина» совместно с коллегами из клиники Шарите (Берлин, Германия) предложили новый способ анализа спектров комбинационного рассеяния верхних слоёв кожи in vivo, основанный на методах машинного обучения без учителя.

Исследование будет полезно для дерматологического анализа, или определения проникновения лекарственных веществ, доставка которых осуществляется через кожу. Статья опубликована в журнале Analyst.

Определение молекулярного состава кожи актуально для большого числа задач медицины, фармакологии, дерматологии и косметологии. Конфокальная микроспектроскопия комбинационного рассеяния (КР) – чувствительный метод, позволяющий с высокой специфичностью проанализировать распределение основных молекулярных компонент в различных подслоях кожи с микронным разрешением. Однако количественный анализ сигнала КР биотканей часто затруднён из-за схожести КР-спектров отдельных компонент, например различных белков или липидов, а выбор неверного числа или вида базовых компонент, на которые «раскладывается» спектр, может привести к неверному результату анализа экспериментальных спектров рамановского рассеяния.

В данной работе предложен альтернативный подход, не требующий априорных знаний о виде и распределении по глубине отдельных компонент, дающих вклад в сигнал комбинационного рассеяния, основанный на разложении спектров с помощью неотрицательного матричного разложения (Non-negative matrix factorization). С помощью смоделированных и экспериментально полученных глубинно-разрешенных спектров комбинационного рассеяния верхних слоёв эпидермиса in vivo, учёные показали, как с помощью неотрицательной матричной факторизации спектров КР возможно точно восстановить глубинные профили и спектры молекулярных компонент, как исходно присутствующих в тканях (кератина в различной конформации, липидов, меланина, каротиноидов и других), так и внешних агентов, например, медицинских масел.

Применение спектроскопии комбинационного рассеяния для анализа биотканей является перспективным для многих задач биомедицинской диагностики, например, для классификации здоровых и патологических тканей, определения границы опухоли. Однако в задачах, когда требуется не только классифицировать тип биоткани, но и понять, изменения каких молекулярных составляющих приводит к наблюдаемым изменениям сигнала комбинационного рассеяния, требуются особые подходы к анализу данных, результаты которых с одной стороны должны быть хорошо интерпретируемы, а с другой стороны не имеют жестких ограничений в модели.

«В данной работе мы показали, что метод неотрицательной матричной факторизации отлично справляется с анализом данных комбинационного рассеяния реальных биотканей на примере кожи. Основываясь только на экспериментальных полученных спектрах комбинационного рассеяния, без каких-либо дополнительных предположений о том, какие вещества содержатся в коже, метод неотрицательной матричной факторизации позволил легко разделить отдельные молекулярные компоненты.Эта информация может быть значима, например, для дерматологического анализа, или определения проникновения лекарственных веществ, доставка которых осуществляется через кожу», — рассказывает сотрудник НОШ МГУ «Фотоника», младший научный сотрудник кафедры квантовой электроники физического факультета МГУ Борис Якимов.

Предложенный метод анализа в дальнейшем может быть использован для анализа состава и распределении молекулярных компонент в коже и других биотканях ex vivo и in vivo для поиска патологий, классификации и интерпретации наблюдаемых спектров комбинационного рассеяния.

Напомним, в 2020 году Московский университет сформировал семь междисциплинарных научно-образовательных школ (nosh.msu.ru) по прорывным направлениям: «Фундаментальные и прикладные исследования космоса», «Сохранение мирового культурно-исторического наследия», «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект», «Молекулярные технологии живых систем и синтетическая биология», «Математические методы анализа сложных систем», «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина», «Будущее планеты и глобальные изменения окружающей среды». Школы призваны объединить учебный процесс университета и его научный потенциал для создания новых уникальных образовательных программ, подготовки специалистов с самыми современными знаниями и навыками, для развития перспективных междисциплинарных направлений науки и достижения прорывных научных результатов.

Научная школа «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина» объединяет учёных медицинского научно-образовательного центра (МНОЦ МГУ), физического факультета и факультета фундаментальной медицины. Около 50% коллектива Школы — молодые кандидаты и доктора наук, а около 20% — студенты и аспиранты МГУ, которые проводят междисциплинарные исследования в области фундаментальной и прикладной физики и биомедицины.

Русская планета

https://rusplt.ru/sdelano-russkimi/uchyonie-rossii-predlozhili-novii-60dc564d.html