Российские исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который способен подбирать оптимальные характеристики магнитных наночастиц для повышения качества магнитно-резонансной томографии (МРТ) и терапии по уничтожению злокачественных опухолей. Этот алгоритм был создан российскими учеными под руководством профессора Университета ИТМО Владимира Виноградова.
Алгоритм основан на использовании данных из более чем 1200 научных статей, описывающих свойства различных магнитных наночастиц. Ученые анализировали влияние параметров наночастиц, таких как размер, форма, химический состав и магнитные свойства, на их способность поглощать радиоволны и взаимодействовать с переменными магнитными полями.
С помощью нейросети, обученной на этих данных, ученые разработали способ точно определять характеристики наночастиц, которые обеспечивают наилучшую эффективность МРТ и терапевтической гипертермии (воздействие на опухоли путем нагрева). Это позволяет сократить время на подбор оптимальных наночастиц для конкретных медицинских задач.
Этот прорыв имеет большое значение для медицинской диагностики и лечения. Оптимизированные магнитные наночастицы могут значительно улучшить качество изображений МРТ и сделать процедуру более точной. Кроме того, использование этих наночастиц для терапии позволит более эффективно уничтожать злокачественные опухоли и сокращать время лечения.
