14.04.2026

Исследователи из Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН (ИОХ РАН) разработали принципиально новый метод анализа бактериальных биопленок с использованием технологий искусственного интеллекта. Разработка, результаты которой опубликованы в авторитетном журнале — npj Biofilms and Microbiomes, позволяет изучать скопления микроорганизмов не как набор разрозненных клеток, а как сложную взаимосвязанную систему.

Бактериальные биопленки — это сообщества микроорганизмов, закрепляющиеся на поверхностях. Они отличаются крайне высокой устойчивостью к антибиотикам, выступая главной причиной трудноизлечимых хронических инфекций в медицине и биозагрязнений в промышленности. Ранее главным препятствием для создания эффективных лекарств было несовершенство традиционных методов анализа: они позволяли изучать бактерии только по отдельности, скрывая общую картину взаимодействий внутри колонии.

Российские специалисты решили эту проблему, предложив инновационный междисциплинарный подход: они описали структуру биопленки в виде математического графа. В этой абстрактной модели каждая отдельная бактерия представляет собой «вершину», а физические взаимодействия между ними — связующие «рёбер».

Для перевода реальной колонии в математическую модель авторы объединили методы электронной микроскопии с глубоким машинным обучением:

• Сначала специализированная нейросеть Mask R-CNN находит и выделяет контуры отдельных клеток на микроскопическом изображении.
• Затем вторая модель — BINet — анализирует данные и определяет, существуют ли между выделенными клетками взаимодействия.

Подобная оцифровка позволяет выявлять скрытые структурные закономерности, незаметные глазу при стандартном изучении под микроскопом. Проанализировав характеристики графа, искусственный интеллект способен определить стадию развития биопленки и даже распознать тип поверхности, на которой она образовалась. Фокус на организованной сети взаимодействий переводит изучение бактерий на уровень системной биологии.

«Мы предложили рассматривать биоплёнку как сеть взаимодействующих клеток, а не как набор отдельных бактерий. Это позволяет выявлять структурные закономерности и прогнозировать развитие системы, что ранее было недоступно».

— Валентин Анаников, руководитель исследования, академик РАН

Соавтор работы, молодой ученый Лев Нерсесян, подчеркивает уникальность проекта, которая заключается в успешном применении абстрактных математических концепций к сложным реальным биологическим системам.

По информации пресс-службы Минобрнауки России, разработанный в ИОХ РАН метод обладает высокой масштабируемостью: он способен обрабатывать гигантские массивы данных и может быть легко адаптирован под различные типы микроорганизмов и материалов.

В перспективе ученые планируют «научить» нейросеть учитывать химические и генетические данные. Это позволит напрямую связать архитектуру биопленок с их функциями и устойчивостью к препаратам, что откроет совершенно новые возможности для разработки антибактериальных материалов и поиска эффективных стратегий лечения сложных инфекций.

TELEGRAM / MAX

Теги: наука и технологии, ветеринария
Количество показов: 697
Источник:  https://pharmprom.news/ii-protiv-infekcij-v-ran-razrabotali-metod-analiza-bakterialnyx-bioplenok/