Описание инновации «Мониторинг процесса развития клеточных культур»

Краткое описание
Поиск путей снижения количества артефактов на изображениях особенно актуален при подготовке наборов данных для нейросетевых методов анализа связей между нейритами культивируемых нейронов, поскольку он позволяет получать изображения высокого качества для объектов, сложных для распознавания. Вместе с тем, без автоматизированной системы непрерывного мониторинга процессов развития клеточной культуры, методика подходит только для периодического кратковременного наблюдения, поскольку перемещение чашки Петри из инкубатора к микроскопу сопровождается снижением температуры до комнатной, а снижение концентрации углекислого газа в окружающем воздухе относительно газовой смеси в инкубаторе приводит к изменению pH культуральной среды. Такое изменение параметров особенно негативно сказывается на нейронах, требовательных к условиям культивирования. Для проведения непрерывного мониторинга формирования нейритного дерева используют специализированные микроскопы, обладающие автоматизированным управлением перемещением столика и фокусировкой для проведения наблюдений без внесения возмущений в условия культивирования.
Выполнение проекта “Мониторинг процесса развития клеточных культур” направлено на развитие и совершенствование новых инструментов изучения динамики превращения стволовых клеток в нейроны. Необходимо для тестирования новых способов лечения заболеваний центральной нервной системы, раннего выявления для предупреждения рисков развития побочных эффектов.
Мониторинг развития живых культур клеток, не требует применения дорогостоящих маркеров и специфических антител. Перспективен для разработки новых технических решений, а также архитектуры и алгоритмов методов глубокого обучения.

Цель
Разработка методов мониторинга процессов развития культур стволовых клеток и культур нейронов методом фазово-контрастной микроскопии, для снижения рисков их контаминации и малигнизации для контроля качества и обоснования способов применения для восстановления нервной ткани.

Задачи
1. Длительный мониторинг развития культур мезенхимальных стволовых клеток жировой ткани и нервной ткани в эксперименте;
2. Экспертный анализ соотношений стволовых клеток к нейронам/стволовых клеток и опухолевым клеткам, тестирование способов лечения заболеваний ЦНС;
3. Разработка приложения для автоматического контроля состава и качества клеточных культур клеток, предназначенных для восстановления нервной ткани

Конкурентные преимущества
На данный момент не разработано программное обеспечение, позволяющее проводить непрерывный анализ прижизненных культур. Другие разработки позволяют проводить классический анализ развития культур, что подвержено риску контаминации клеточной культуры.

Текущая стадия развития
В настоящее время разработаны два компонента, необходимые для реализации задач исследования:
1) камера для периодического мониторинга развития клеточных культур методом фазово-контрастной микроскопии и методы работы с ней
2) обосновано применение моделей глубокого обучения, на их основе реализован алгоритм определения количественной информации о морфологии клеток, а также их местоположениях на изображении

______________

Description of the innovation “Monitoring the process of cell culture development“

Short description

The search for ways to reduce the number of artifacts in images is especially relevant when preparing datasets for neural network methods for analyzing connections between neurites of cultured neurons, since it allows obtaining high–quality images for objects that are difficult to recognize. However, without an automated system for continuous monitoring of cell culture development, the technique is suitable only for periodic short-term monitoring, since moving the Petri dish from the incubator to the microscope is accompanied by a decrease in temperature to room temperature, and a decrease in the concentration of carbon dioxide in the ambient air relative to the gas mixture in the incubator leads to a change in the pH of the culture medium. Such a change in parameters has a particularly negative effect on neurons that are demanding of cultivation conditions. To carry out continuous monitoring of the formation of a neuritic tree, specialized microscopes are used that have automated control of table movement and focusing to conduct observations without disturbing the cultivation conditions. The project “Monitoring the process of cell culture development“ is aimed at developing and improving new tools for studying the dynamics of stem cell transformation into neurons. It is necessary for testing new ways of treating diseases of the central nervous system, early detection to prevent the risks of side effects. Monitoring the development of living cell cultures does not require the use of expensive markers and specific antibodies. It is promising for the development of new technical solutions, as well as architecture and algorithms of deep learning methods. Goal Development of methods for monitoring the development of stem cell cultures and neuron cultures by phase contrast microscopy to reduce the risks of their contamination and malignancy for quality control and justification of methods of application for the restoration of nervous tissue. Tasks 1. Long-term monitoring of the development of cultures of mesenchymal stem cells of adipose tissue and nervous tissue in an experiment; 2. Expert analysis of the ratios of stem cells to neurons/stem cells and tumor cells, testing of treatment methods for CNS diseases; 3. Development of an application for automatic control of the composition and quality of cell cultures of cells intended for the restoration of nervous tissue Competitive advantages At the moment, no software has been developed that allows for continuous analysis of lifetime crops. Other developments allow for classical analysis of culture development, which is at risk of cell culture contamination. Current stage of development Currently, two components have been developed that are necessary for the implementation of the research objectives.: 1) a camera for periodic monitoring of cell culture development by phase contrast microscopy and methods of working with it 2) the use of deep learning models is justified, and an algorithm for determining quantitative information about cell morphology, as well as their locations in an image, is implemented on their basis.