CC BY
7
экспрессии поверхностных маркеров в выявленных субпопуляциях позволил предложить PDGFRA для их разделения методом проточного сортинга и дальнейшего сравнения функциональных свойств.
Таким образом, в профибротическом микроокружении может реализовываться гетерогенность ответов МСК, в виде как активации дифференцировки определенной субпопуляции МСК в миофибробласты, так и образовании субпопуляции с предположительно выраженными антифибротическими свойствами.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант 19-75-30007).
Литература:
1. Martens J.H., Stunnenberg H.G. Haematologica. 2013 0ct;98(10):1487-9.
2. Karlsson M. et al. Science Advances. — 2021. — Т. 7. — № . 31. — С. eabh2169.
3. Franzen 0., Gan L.M., Björkegren J.L.M. Panglao Database. — 2019. — Т. 2019.
4. Franzen 0., Björkegren J.L.M. Bioinformatics. — 2020. — Т. 36. — № . 12. — С. 3910-3912.
5. Aran D, Looney AP, Liu L et al. 2019. Nat. Immunol., 20, 163-172.
6. La Manno G. et al. Nature. — 2018. — Т. 560. — № . 7719. — С. 494-498.
7. Hao Y. et al. Cell. — 2021. — Т. 184. — № . 13. — С. 35733587. e29.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО
ОБУЧЕНИЯ И СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ
В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ ТРАНСКРИПТОМА
ОДИНОЧНЫХ КЛЕТОК
М.С. Арбатский1, А.Ю. Ефименко1, 2
1 Факультет фундаментальной медицины МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
2 Институт регенеративной медицины, Медицинский научно-образовательный центр МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
e-mail: [email protected]
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, анализ транскриптома одиночных клеток, системная биология.
Внедрение методов секвенирования транскриптома одиночных клеток (scRNA-seq) одновременно расширило возможности для научных исследований, но также увеличило количество вычислительных задач. Сразу после начала использования первых программных продуктов для анализа данных scRNA-seq появились многочисленные публикации, посвященные выявлению новых типов клеток и неизвестных до сих пор субпопуляций.
В стандартном пайплайне анализа данных scRNA-seq выделяют несколько следующих друг за другом этапов обработки данных: выравнивание транскриптов на геном, препроцессинг, включающий контроль качества и удаление низкокачественных клеток, нормализацию, снижение размерности, кластеризацию, типирование (идентификацию) клеток, визуализацию и функциональный анализ. Однако, результаты, получаемые на этапе кластеризации и типирования клеток, не являются исчерпывающими. Так, количество, размер и взаиморасположение кластеров зависит от применяемых в стандартных пайплайнах алгоритмах. Например, в широкоизвестном программном пайплайне Cell Ranger используются метод к-средних и графовая кластеризация [1]. Применяемые
методы автоматического типирования клеток основаны на трансфере вручную заранее определенных меток с референсных датасетов на анализируемые.
В связи с бурным развитием методов машинного обучения и применением нейронных сетей в анализе данных scRNA-seq появились принципиально новые возможности в этих двух задачах. В случае получения неудовлетворительного результата кластеризации, исследователю приходится вносить изменения в пространство признаков для корректировки результата. Зачастую эта связь не прозрачна, что приводит к большому числу итераций. Так, для кластеризации используется R-пакет на базе нейронных сетей scDeepCluster [2], позволяющий итеративно учитывать обратную связь без корректировки пространства признаков.
Для типирования клеток используется scCapsNet (CapsNet) [3]. Модель scCapsNet обеспечивает вклад каждого извлеченного признака в распознавание типа клеток. Кроме того, смешивание данных об экспрессии РНК двух клеток разных клеточных типов с последующим использованием модели scCapsNet, обученной на несмешанных данных, может прогнозировать типы клеток в смеси клеток с высокой точностью.
Особый интерес представляет использование нейронных сетей с архитектурой автоэнкодеров, которые позволяют избавляться от batch-эффекта, связанного с использованием разных платформ для секвенирования, процедурами получения и подготовки образца, а также алгоритмами обработки данных [4].
Результаты анализа данных scRNA-seq также могут быть применены в моделировании клеточного состава тканей, органов и систем органов. Так, например, используя уникальные данные при исследовании тканей на уровне одиночных клеток, с помощью платформы BioUML [5] были разработаны математические модели клеток поперечно-полосатой мышечной ткани и сердечно-сосудистой системы. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант 19-75-30007).
Литература:
1. Blondel V.D. et al. Journal of statistical mechanics: theory and experiment. - 2008. - Т. 2008. - № . 10. - С. P10008.
2. Tian T. et al. Nature Machine Intelligence. - 2019. - Т. 1. - № . 4. - С. 191-198.
3. Wang L. et al. Nature Machine Intelligence. - 2020. - Т. 2. -№ . 11. - С. 693-703.
4. Russkikh N. et al. Bioinformatics. - 2020. - Т. 36. - № . 20. -С. 5076-5085.
5. Kolpakov F. et al. Nucleic Acids Research. - 2022.
ОЦЕНКА АУТОПЛАЗМЫ, ОБОГАЩЕННОЙ ТРОМБОЦИТАРНЫМИ ФАКТОРАМИ РОСТА, ЭКСТРАКОРПОРАЛЬНОЙ УДАРНО-ВОЛНОВОЙ ТЕРАПИИ В КОРРЕКЦИИ БОЛЕЗНИ ПЕЙРОНИ
С.А. Артеменко1, М.В. Епифанова1, А.А. Костин1, Е.В. Гамеева1, Б.Р. Гвасалия2, А.А. Епифанов3
1 Российский университет дружбы народов (РУДН), Москва, Россия
2 ФГБОУ ВО МГУ пищевых производств, Москва, Россия
3 ФГБОУ ВО МГМСУ им. А.И. Евдокимова Минздрава России, Москва, Россия
e-mail: [email protected]
Ключевые слова: аутоплазма, обогащенная тромбоцитар-ными факторами роста (АОТ), экстракорпоральная ударно-волновая терапия (ЭУВТ), болезнь Пейрони (БП).
Цель исследования — это оценка эффективности ау-топлазмы, обогащенной тромбоцитарными факторами роста (АОТ), в комбинации с экстракорпоральной ударно-волновой терапией (ЭУВТ), а также монотерапии ЭУВТ в лечении болезни Пейрони (БП) (патент на изобретение РФ № 2741196).
40 мужчин с БП рандомно были разделены на 2 группы. В 1 группе выполнено лечение с помощью ЭУВТ (Dornier Aries) на половой член (ПЧ), зону фиброза, каль-цинаты (n=20) дважды в неделю на протяжении 6 недель, возраст 47 лет (21-71), продолжительность БП 1,5 года (0,5-5). Группа 2 (n=20) получала 2 сеанса терапии в неделю в течение 6 недель. 1 сеанс включал ЭУВТ на ПЧ, зону фиброза, кальцинаты и инъекции АОТ в ПЧ, зону фиброза, кальцинаты, в конце АОТ активировали при помощи ЭУВТ. 2 сеанс включал в себя ЭУВТ на ПЧ, зону фиброза, кальцинаты, возраст 46 лет (29-71), продолжительность БП 1,75 лет (0,5-4). Результаты оценивали на 0 и 60 дни исследования: PDQ, ВАШ при эрекции и при половом контакте, УЗИ ПЧ, угол искривления ПЧ (медиана (IQR%).
Лечение всеми пациентами переносилось удовлетворительно. Далее представлены результаты в 1 группе. ВАШ при эрекции с 1,5 (0-2) уменьшилась до 0 баллов (0-0) (p<0,05). ВАШ при половом контакте c 1 балла (0-2,5) уменьшилась до 0 баллов (0-1) (р=0,02). PDQ с 9,5 баллов (6,5-14) уменьшился до 3 баллов (0,5-4,5) (p<0,05). Угол искривления ПЧ с 26,7° (19-37) уменьшился до 18,7° (13,5-23,9) (р=0,02). У 1 пациента кальцинат исчез, у 1 фиброз заместился кальцинатом, у 4 уменьшилось количество, у 1 количество не изменилось. Размер кальцинатов с 3,5 мм (2,2-7,2) уменьшился до 1,3 мм (1-4,6) (р=0,05). Фиброз с 207,4 мм2 (136-350) уменьшился до 76 мм2 (47,5-132) (p<0,05). Далее представлены результаты в 2 группе. ВАШ при эрекции с 3 баллов (2-4) уменьшилась до 0 баллов (0-1,5) (p<0,05). ВАШ при половом контакте с 3 баллов (2,5-4,5) уменьшилась до 0 баллов (0-1) (p<0,05). PDQ с 12 баллов (9-15,5) уменьшился до 6 баллов (2-8,5) (p<0,05). Угол искривления ПЧ с 27,5° (20-38) уменьшился до 15° (8,5-23,5) (p<0,05). У 5 пациентов уменьшилось количество кальцинатов, у 2 появились, у 1 не изменилось, у 1 стали фрагментированные, у 3 пациентов фиброз исчез полностью. Размер кальцинатов изменился с 3 мм (2,7-6) до 3 мм (2-4,7) (р=0,5). Фиброз с 96,7 мм2 (65,8-183,6) уменьшился до 42,9 мм2 (22,8-61,7) (p<0,05). Через 60 дней после лечения межгрупповой анализ демонстрирует значимое уменьшение площади фиброза ПЧ и выраженность болевого синдрома по данным ВАШ в группе где применялась АОТ в комбинации с ЭУВТ (p<0,05).
Монотерапия ЭУВТ и комбинированная терапия АОТ c ЭУВТ являются эффективными консервативными методами лечения БП. Комбинированное лечение более эффективно в отношении коррекции фиброза ПЧ и болевого синдрома при БП.
ИММУНОФЕНОТИПИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ВОЛОКНИСТОГО КОМПОНЕНТА ГЕМАТОТЕСТИКУЛЯРНОГО БАРЬЕРА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КЛЕТОЧНОЙ И УДАРНО-ВОЛНОВОЙ ТЕРАПИИ У ПАЦИЕНТОВ С НЕОБСТРУКТИВНОЙ АЗООСПЕРМИЕЙ
С.А. Артеменко1, М.В. Епифанова1, А.А. Костин1, Г.А. Демяшкин2, Е.В. Гамеева1, А.А. Епифанов3
1 Российский университет дружбы народов (РУДН), Москва, Россия
2 ФГБУ НМИЦ радиологии Минздрава России, Обнинск, Россия
3 ФГБОУ ВО МГМСУ им. А.И. Евдокимова Минздрава России, Москва, Россия
e-mail: [email protected]
Ключевые слова: аутоплазма, обогащенная тромбоцитарными факторами роста (АОТ), экстракорпоральная ударно-волновая терапия (ЭУВТ), мужское бесплодие, азооспермия.
Цель текущего исследование — это иммуногисто-химическая (ИГХ) оценка коллагенов при лечении пациентов с необструктивной азооспермии аутоплаз-мой, обогащенной тромбоцитарными факторами роста (АОТ), в комбинации с экстракорпоральной ударно-волновой терапией (ЭУВТ) (патент на изобретение РФ № 2738543).
Исследовался биопсийный материал фрагментов яичек 14 пациентов с секреторной формой азооспермии, средний возраст пациентов 33,07 ± 4,64 лет. Лечение включало 2 визита в неделю, на протяжении 6 недель: 1 визит — инъекции АОТ в яичко, семенной канатик под УЗ-контролем с последующей активацией ее с помощью ЭУВТ (Dornier Aries); 2 сеанс — ЭУВТ на яички. Биопсийный материал после TESE оценивали ИГХ методом (антитела к коллагену I, III и IV типа) до начала терапии и через 180 дней после последней инъекции АОТ.
До лечения получены следующие результаты: коллаген I типа — 2 балла (22,1 ± 1,7%, р<0,05), коллаген III типа — 3 балла (44,5 ± 0,3%, р<0,05), коллаген IV типа — 2 балла (21,4 ± 1,5%, р<0,05). После лечения: коллаген I типа — 3 балла (54,2 ± 2,4%, р<0,05), коллаген III типа — 2 балла (27,5 ± 0,7%, р<0,05), коллаген IV типа — 3 балла (52,2 ± 2,6%, р<0,05). Соотношение коллагенов I-го и III-го типов составило 0,5, а после применения АОТ с ЭУВТ — 2,0, что указывает на активацию пластических процессов волокнистого компонента в яичке на фоне проводимого лечения. Отмечалась положительная динамика при ИГХ-реакциях на антитела к Со11. IV в базальной мембране стенки извитых семенных канальцев, а также в субэндотелии кровеносных сосудов. Обнаружено увеличение интенсивности окрашивания указываемого белка после терапии в 2,0-2,5 раза, что указывает на улучшение регенерации и восстановления волокнистого компонента гема-то-тестикулярного барьера и проницаемости для биологически активных веществ интерстициальной ткани, что в результате улучшает сперматогенез.
Продукция биологически активных веществ на фоне комбинированной терапии АОТ+ЭУВТ стимулирует синтез разных типов коллагена, способствуя восстановлению волокнистого компонента гемато-тестикулярного барьера и улучшению сперматогенеза.
