Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как колбочки учатся не лезть к своим
У зебрафиша в сетчатке всё красиво: каждая колбочка на своём месте, всё по линеечке. Но как они этого добиваются? До сих пор не было известной молекулы, которая дирижирует этим клеточным балетом. Старые подозреваемые вроде Crb2b и Ponli лишь слегка поддерживали порядок, но кто командует изначальной расстановкой - загадка.
На сцену выходит Dscamb - молекула из семейства молекул адгезии, прямиком из генов синдрома Дауна (неожиданно, да?). В норме колбочки у зебрафиша растут аккуратно в шахматном порядке. Но как выяснилось, каждая красная колбочка на ранней стадии роста выпускает филоподии, такие тоненькие щупальца, которые достают соседей. Если она нащупывает такую же красную, то филоподий моментально втягивается. Гомотипическое узнавание, как говорят учёные, или "фу, ты тоже я" - как сказали бы мы.
Но стоит удалить Dscamb, то всё ломается. Красные колбочки перестают втягивать щупальца и буквально лезут друг на друга. В результате формируется уродливый слипшийся винегрет, а не красивая мозаика. Синие колбочки, кстати, используют другую молекулу, и их этот хаос почти не касается.
Секрет в том, что Dscamb локализуется именно на кончиках этих филоподий и когда щупальца одной клетки встречаются с такими же у другой, то происходит взаимное узнавание и отступление.
Пока это фундаментальное исследование, но оно про анатомическую норму. То есть это основа, без которой понимание дегенераций, дистрофий или нарушений паттернов развития невозможно. Потенциально это важно для раннего выявления аномалий в развитии сетчатки.
Понимание молекулярных механизмов построения "сетчаточного Тетриса" может помочь в создании искусственных сетчаток, биоинженерных имплантов и терапии нарушений мозаики, включая последствия мутаций в Dscam-подобных генах.
Стратап:
ConeMap Diagnostics
Суть: неинвазивный анализ нарушений мозаики сетчатки у детей с подозрением на генетические ретинопатии.
Целевая аудитория: офтальмологи, неонатологи, клиники генетической диагностики.
Рынок: retina diagnostics market — $11.3 млрд к 2027, CAGR 6.5% (Source: Grand View Research).
Специалисты: офтальмогенетики, инженеры ОКТ-систем, специалисты по машинному обучению для распознавания паттернов мозаик.
#Сетчатка #Фундаменталка #Наука #Проект #Демчинский
У зебрафиша в сетчатке всё красиво: каждая колбочка на своём месте, всё по линеечке. Но как они этого добиваются? До сих пор не было известной молекулы, которая дирижирует этим клеточным балетом. Старые подозреваемые вроде Crb2b и Ponli лишь слегка поддерживали порядок, но кто командует изначальной расстановкой - загадка.
На сцену выходит Dscamb - молекула из семейства молекул адгезии, прямиком из генов синдрома Дауна (неожиданно, да?). В норме колбочки у зебрафиша растут аккуратно в шахматном порядке. Но как выяснилось, каждая красная колбочка на ранней стадии роста выпускает филоподии, такие тоненькие щупальца, которые достают соседей. Если она нащупывает такую же красную, то филоподий моментально втягивается. Гомотипическое узнавание, как говорят учёные, или "фу, ты тоже я" - как сказали бы мы.
Но стоит удалить Dscamb, то всё ломается. Красные колбочки перестают втягивать щупальца и буквально лезут друг на друга. В результате формируется уродливый слипшийся винегрет, а не красивая мозаика. Синие колбочки, кстати, используют другую молекулу, и их этот хаос почти не касается.
Секрет в том, что Dscamb локализуется именно на кончиках этих филоподий и когда щупальца одной клетки встречаются с такими же у другой, то происходит взаимное узнавание и отступление.
Пока это фундаментальное исследование, но оно про анатомическую норму. То есть это основа, без которой понимание дегенераций, дистрофий или нарушений паттернов развития невозможно. Потенциально это важно для раннего выявления аномалий в развитии сетчатки.
Понимание молекулярных механизмов построения "сетчаточного Тетриса" может помочь в создании искусственных сетчаток, биоинженерных имплантов и терапии нарушений мозаики, включая последствия мутаций в Dscam-подобных генах.
Стратап:
ConeMap Diagnostics
Суть: неинвазивный анализ нарушений мозаики сетчатки у детей с подозрением на генетические ретинопатии.
Целевая аудитория: офтальмологи, неонатологи, клиники генетической диагностики.
Рынок: retina diagnostics market — $11.3 млрд к 2027, CAGR 6.5% (Source: Grand View Research).
Специалисты: офтальмогенетики, инженеры ОКТ-систем, специалисты по машинному обучению для распознавания паттернов мозаик.
#Сетчатка #Фундаменталка #Наука #Проект #Демчинский
Не в тему, конечно, но я поделюсь с вами результатами эксперимента с подарочным премиальным аккаунтом на случай, если захотите сделать так же.
Короче мне просто было интересно посмотреть «а что, если», и в результате налетели боты видимо, потому что график подпещиков выглядит так. Думаю через месяц уже вернусь к прежнему уровню :)
Короче мне просто было интересно посмотреть «а что, если», и в результате налетели боты видимо, потому что график подпещиков выглядит так. Думаю через месяц уже вернусь к прежнему уровню :)
Как из "старенькой" камеры сделать фотик для NASA: история про Spectralis и искусственный интеллект
В современной офтальмологии клеточный уровень визуализации все еще остается роскошью: адаптивная оптика хороша, но дорогая, громоздкая и требует специалистов с руками из правильного места. Стандартные девайсы видели и видят только ткани, а не отдельные клетки, пока кто-то умный не решил добавить ИИ и немного магии.
Группа ученых из NIH взяли старичка и выбрали не апгрейдить его болгаркой и золотыми микросхемами, а пошли другим путем:
1. Сначала набрали два сета снимков одного и того же глаза:
⏺ один четкий, снятый на суперкрутую адаптивную оптику (где видно каждую клеточку),
⏺ другой размытый, как будто через пластиковый стаканчик - снятый обычным сканирующим офтальмоскопом Spectralis.
2. Затем эти парные снимки скормил ИИ, обучая его узнавать где мутно и плохо, а где четко и прекрасно. ИИ запомнил разницу и теперь умеет "дорисовывать" четкость на любых обычных снимках, снятых в клинике.
В итоге: вместо покупки адского оборудования за стоимость яхты обычная клиника получает клеточное изображение буквально за пару минут и цену чашки кофе (сарказм конечно, где вы такое видели, в офтальме чашка кофе продается за стоимость крыла самолета).
Технология особенно перспективна для раннего выявления заболеваний, при которых страдают клетки РПЭ, например:
🫥 ВМД
🫥 Вителлиформная макулярная дистрофия
🫥 Синдром Штаргардта
🫥 Пигментный ретинит
Короче потенциально можно ловить болезни, пока пациент еще видит свои тапки, а не только белый туман.
Код доступен на Zenodo (если кто-то решит построить свою маленькую революцию). Планов по коммерциализации пока официально нет, но при таком результате, скорее всего, стартапы уже подогревают моторы:
1. CellSee AI
Суть: платформа для внедрения AI-модуля в стандартные офтальмоскопы любой клиники.
Целевая аудитория: офтальмологи, диагностические центры, сетевые клиники.
Объем рынка: $2,3 млрд к 2030 году, CAGR 6,1% (по данным Grand View Research).
Специалисты: специалисты по глубокому обучению для модели ИИ, клинические испытатели для тестирования на пациентах и маркетологи для выхода на рынок.
2. EasyRPE Diagnostics
Суть: сервис быстрой диагностики RPE-клеток в ранней фазе заболеваний с помощью офтальмоскопов + AI-софта.
Целевая аудитория: центры скрининга возрастных заболеваний глаз, страховые компании, телемедицина.
Объем рынка: ожидаемый рост рынка скрининга заболеваний сетчатки — $5,7 млрд к 2032 году (по данным Allied Market Research).
Специалисты: разработчики ИИ, менеджеры по лицензированию медицинских технологий и продуктологи для кастомизации софта под разные клиники.
#ИИ #Сетчатка #Наука #ВМД #Демчинский
В современной офтальмологии клеточный уровень визуализации все еще остается роскошью: адаптивная оптика хороша, но дорогая, громоздкая и требует специалистов с руками из правильного места. Стандартные девайсы видели и видят только ткани, а не отдельные клетки, пока кто-то умный не решил добавить ИИ и немного магии.
Группа ученых из NIH взяли старичка и выбрали не апгрейдить его болгаркой и золотыми микросхемами, а пошли другим путем:
1. Сначала набрали два сета снимков одного и того же глаза:
2. Затем эти парные снимки скормил ИИ, обучая его узнавать где мутно и плохо, а где четко и прекрасно. ИИ запомнил разницу и теперь умеет "дорисовывать" четкость на любых обычных снимках, снятых в клинике.
В итоге: вместо покупки адского оборудования за стоимость яхты обычная клиника получает клеточное изображение буквально за пару минут и цену чашки кофе (сарказм конечно, где вы такое видели, в офтальме чашка кофе продается за стоимость крыла самолета).
Технология особенно перспективна для раннего выявления заболеваний, при которых страдают клетки РПЭ, например:
Короче потенциально можно ловить болезни, пока пациент еще видит свои тапки, а не только белый туман.
Код доступен на Zenodo (если кто-то решит построить свою маленькую революцию). Планов по коммерциализации пока официально нет, но при таком результате, скорее всего, стартапы уже подогревают моторы:
1. CellSee AI
Суть: платформа для внедрения AI-модуля в стандартные офтальмоскопы любой клиники.
Целевая аудитория: офтальмологи, диагностические центры, сетевые клиники.
Объем рынка: $2,3 млрд к 2030 году, CAGR 6,1% (по данным Grand View Research).
Специалисты: специалисты по глубокому обучению для модели ИИ, клинические испытатели для тестирования на пациентах и маркетологи для выхода на рынок.
2. EasyRPE Diagnostics
Суть: сервис быстрой диагностики RPE-клеток в ранней фазе заболеваний с помощью офтальмоскопов + AI-софта.
Целевая аудитория: центры скрининга возрастных заболеваний глаз, страховые компании, телемедицина.
Объем рынка: ожидаемый рост рынка скрининга заболеваний сетчатки — $5,7 млрд к 2032 году (по данным Allied Market Research).
Специалисты: разработчики ИИ, менеджеры по лицензированию медицинских технологий и продуктологи для кастомизации софта под разные клиники.
#ИИ #Сетчатка #Наука #ВМД #Демчинский
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Внимание офтальмологам и другим докторам, которых занесло в мой неглубокоуважаемый канал, сейчас будет интересная инфа и просьба
Aspectum, как ассоциация для людей, которые хотят выйти за рамки своей привычной практики, которая богата экспертизой по части инноваций и которая знает что будет модным завтра (голова аж разболелась хвастаться), будет организовывать интересное и полезное событие - MedPrompt Summit.
Взрыв хлопушек
Зачем? Логика простая:
- мы давно ковыряемся в ИИ штуках и понимаем их.
- сейчас из разных труб постоянно что-то говорят про большие языковые модели типа ChatGPT, DeepSeek и тп.
- понимаю, сначала заставляли клавиатуре учиться, теперь это, но в этот раз не про хайп, а про мастхэв, без которого вас уделают те, кто в таких штуках шарит. Без шуток.
- в медицине эта сущность познается на практике, то есть надо знать как ей пользоваться и какие есть ограничения, делиться опытом, прям как обычно у нас.
- фух, чот зблс перечислять… но мы же про развитие медицины и прогресс в ней!
Короче, организовываем капитальную конференцию, на которой свежачок и банки протеина для серого вещества, но для этого нужны волонтеры и спонсоры. Поэтому:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Мне так нравится советский научный романтизм, есть в этом что-то сильное и притягательное. А вам как?
Конференц-зал наполнен молодыми медиками: через пару лет им доверят чужое зрение. Спикер запускает презентацию и его седьмой слайд подряд напоминает банковский отчёт: цифры, клетки, ползущие сноски. В зале мерно светятся смартфоны, внимание рассеивается.
Те же данные могли бы ожить: интерактивная сетчатка, пульсация кровотока, наглядный риск отложения друз и все такое. Но вместо ярких и понятных образов мы экономим на цвете и расплачиваемся за это будущим наших пациентов. Хорошая визуализация учит быстрее, чем семестр физиологии, и реже вызывает зевающее лицо. Хотите воспитать точных хирургов? Покажите им, как выглядит ошибка, а не сколько страниц она занимает. Каждый лишний столбец, это минус одно сконцентрированное внимание в аудитории, минус одна спасённая роговица завтра.
Большинство медицинских слайдов можно оформить без диплома дизайнера: крупный шрифт, чистые оси, пара лаконичных цветов - гигиена, а не искусство. Но остаётся тот самый трудный десяток процентов, где нужна трёхмерная гемодинамика, прогрессирование дистрофии, симуляция хирургии… здесь визуал должен не радовать глаз, а сразу «заливать» знание в башку зрителя. Если так отрисовать не получается, то лучше не изобретать велосипед и позвать профильного мастера, а таких единицы и один из проверенных это мой друг Михаил Ваулин. Дцать лет он превращает офтальмологические данные в образы, после которых даже сонный интерн угадывает слой сетчатки с первого взгляда. Вот такое делает скину ниже, делюсь с вами контактом @MichaelVaulin пабрацки.
Кто видел мои доклады, знает мой стандарт: материал должен впитываться быстрее, чем зритель успеет разблокировать телефон. Я придерживаюсь непопулярного мнения: в эпоху терабайтов информации по-настоящему учёным может называться только тот, кто умеет визуализировать медицинскую информацию так, чтобы она вливалась в голову без трения и треска. Остальные - просто любознательные. Наука создаёт знания, чтобы другие ими лечили и спасали, но если ваш слайд понятен лишь трём упоротым в теме из президиума, то все цифры превращаются в бесполезный шум и это, увы, уже научный факап.
Те же данные могли бы ожить: интерактивная сетчатка, пульсация кровотока, наглядный риск отложения друз и все такое. Но вместо ярких и понятных образов мы экономим на цвете и расплачиваемся за это будущим наших пациентов. Хорошая визуализация учит быстрее, чем семестр физиологии, и реже вызывает зевающее лицо. Хотите воспитать точных хирургов? Покажите им, как выглядит ошибка, а не сколько страниц она занимает. Каждый лишний столбец, это минус одно сконцентрированное внимание в аудитории, минус одна спасённая роговица завтра.
Большинство медицинских слайдов можно оформить без диплома дизайнера: крупный шрифт, чистые оси, пара лаконичных цветов - гигиена, а не искусство. Но остаётся тот самый трудный десяток процентов, где нужна трёхмерная гемодинамика, прогрессирование дистрофии, симуляция хирургии… здесь визуал должен не радовать глаз, а сразу «заливать» знание в башку зрителя. Если так отрисовать не получается, то лучше не изобретать велосипед и позвать профильного мастера, а таких единицы и один из проверенных это мой друг Михаил Ваулин. Дцать лет он превращает офтальмологические данные в образы, после которых даже сонный интерн угадывает слой сетчатки с первого взгляда. Вот такое делает скину ниже, делюсь с вами контактом @MichaelVaulin пабрацки.
Кто видел мои доклады, знает мой стандарт: материал должен впитываться быстрее, чем зритель успеет разблокировать телефон. Я придерживаюсь непопулярного мнения: в эпоху терабайтов информации по-настоящему учёным может называться только тот, кто умеет визуализировать медицинскую информацию так, чтобы она вливалась в голову без трения и треска. Остальные - просто любознательные. Наука создаёт знания, чтобы другие ими лечили и спасали, но если ваш слайд понятен лишь трём упоротым в теме из президиума, то все цифры превращаются в бесполезный шум и это, увы, уже научный факап.
Forwarded from Михаил Ваулин
Med3D promo (3).mp4
45.4 MB
Новая ИИ модель по фундусам (наша)
Раз-два-три, ИИшка гори, хочется сказать, потому что закончилась работа над базовой моделью для определения некоторых болячек по сетчатке. Знаете как называется? Z-med Retina AI, над ней работала инженерная группа Z-union и офтальмологи из сообщества Aspectum. Столько ссылок в абзаце я еще не вставлял, хотя… давайте еще, потому что не сообщество главное, а люди! Спасибо Анастасие Укиной и Марие Телясовой (@tllsva) за тщательную разметку, клиническую экспертизу и терпение. Не каждому алгоритму так повезло.
Без громких слов: это просто результат большой и вдумчивой работы. Исследование шло с нуля от идеи к гипотезе, от первых строк кода к итоговому сервису. Мы обучили нейросетевой ансамбль, который умеет определять признаки 15 заболеваний, включая диабет, гипертонию, атеросклероз, глаукому и даже ВИЧ. Сейчас сервис проходит апробацию, чтобы насобирать багов, куда ж без них, и улучшать и улучшать.
Мы открыты к сотрудничеству и новым данным. Если у вас есть архив с глазным дном и здоровая доля научного авантюризма - пишите. Мы всё ещё верим, что ИИ это не замена врачу, а просто тот самый ординатор, который не спит и не спорит.
#ИИ
Раз-два-три, ИИшка гори, хочется сказать, потому что закончилась работа над базовой моделью для определения некоторых болячек по сетчатке. Знаете как называется? Z-med Retina AI, над ней работала инженерная группа Z-union и офтальмологи из сообщества Aspectum. Столько ссылок в абзаце я еще не вставлял, хотя… давайте еще, потому что не сообщество главное, а люди! Спасибо Анастасие Укиной и Марие Телясовой (@tllsva) за тщательную разметку, клиническую экспертизу и терпение. Не каждому алгоритму так повезло.
Без громких слов: это просто результат большой и вдумчивой работы. Исследование шло с нуля от идеи к гипотезе, от первых строк кода к итоговому сервису. Мы обучили нейросетевой ансамбль, который умеет определять признаки 15 заболеваний, включая диабет, гипертонию, атеросклероз, глаукому и даже ВИЧ. Сейчас сервис проходит апробацию, чтобы насобирать багов, куда ж без них, и улучшать и улучшать.
Мы открыты к сотрудничеству и новым данным. Если у вас есть архив с глазным дном и здоровая доля научного авантюризма - пишите. Мы всё ещё верим, что ИИ это не замена врачу, а просто тот самый ординатор, который не спит и не спорит.
#ИИ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сам себе программист 💻
Что-то видите само пишется, само себя проверяет, даже рабочий вариант получился того, что я хотел уже несколько лет.
Очень интуитивно, хотя лукавлю, думаю все же помогает во многом накопленный опыт промптинжиниринга текстового и визуального, а также опыт написания подробных технических заданий для IT проектов.
Теперь осталось понять как результат вытащить и протестировать, потому что на это инструкции уже нет☕️ типа в этом я должен как будто по умолчанию разбираться 🤔
Что-то видите само пишется, само себя проверяет, даже рабочий вариант получился того, что я хотел уже несколько лет.
Очень интуитивно, хотя лукавлю, думаю все же помогает во многом накопленный опыт промптинжиниринга текстового и визуального, а также опыт написания подробных технических заданий для IT проектов.
Теперь осталось понять как результат вытащить и протестировать, потому что на это инструкции уже нет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Тема зрительного восприятия очень прикольная, кажется среди офтальмологов сложно найти равнодушного :) вы кстати знали, что пионером фосфенов был физиолог Иоган Пуркине, который наизучал дофига всякого? Он ток пропускал через голову, чтобы смотреть на картинки, которые отправлялись при этом от сетчатки к мозгу 🤪 И клетки Пуркине, и феномены Пуркине, и сосудистая тень сетчатки - все это тоже его дело :) А еще препараты всякие тестировал 😏
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from «Созидая, разрушай»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В 1993 году мир узнал: из комара в янтаре можно сделать тираннозавра 🦖 а в 2025, что ДНК помогает понять, почему кто-то видит мир иначе
Тогда мы смотрели Парк Юрского периода и думали: “Ух ты, наука творит чудеса!”. Спустя тридцать лет чудеса стали тише, но куда точнее: теперь мы не клонируем динозавров, мы расшифровываем гены пациентов, чтобы вовремя диагностировать, прогнозировать и, иногда, менять судьбу.
14 мая в Питере пройдет первая конференция по генетике в офтальмологии новой серии "Генетика глазных болезней".
Вся информация, которую обычно приходится собирать по кусочкам будет доступна в один день, в одном месте, мне кажется это уже делает мероприятие ценным помимо различных аспектов офтальмогенетики.
⏺ Офтальмогенетика в чистом виде
⏺ Сложные кейсы, мутации, редкие диагнозы
⏺ Профессионалы, которые уже там, где большинство только догадывается, что есть «там»
Программку скину в комментарии🍽
Тогда мы смотрели Парк Юрского периода и думали: “Ух ты, наука творит чудеса!”. Спустя тридцать лет чудеса стали тише, но куда точнее: теперь мы не клонируем динозавров, мы расшифровываем гены пациентов, чтобы вовремя диагностировать, прогнозировать и, иногда, менять судьбу.
14 мая в Питере пройдет первая конференция по генетике в офтальмологии новой серии "Генетика глазных болезней".
Вся информация, которую обычно приходится собирать по кусочкам будет доступна в один день, в одном месте, мне кажется это уже делает мероприятие ценным помимо различных аспектов офтальмогенетики.
Программку скину в комментарии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM