В журнале BMC Medical Genomics была опубликована статья «RNAseq analysis of treatment-dependent signaling changes during inflammation in a mouse cutaneous wound healing model [Анализ РНК для сигнальных изменений в моделях лечения кожного воспаления мышей]» с соавторством сотрудников NOVEL(AcademGene).

Статья посвящена изучению противовоспалительного эффекта натурального продукта природного происхождения Traumeel, разработанного компанией Heel. Используя передовые технологии биоинформатики, исследователи получили точные ответы о действии Traumeel на функциональную активность генов.

В частности, показано, что механизм действия Traumeel отличается от механизма действия широко распространенного нестероидного противовоспалительного препарата диклофенака (прим. диклофенак обладает специфическим эффектом, он напрямую ингибирует фермент Cox2). Traumeel не оказывает прямого ингибирующего действия на фермент COX2, и нижестоящие медиаторы PGI2, PGD2 и PGE2 выполняют свои функции. Traumeel снижает уровни мРНК в пути синтеза лейкотриенов за счет активации пути Nrf2/KEAP2. Таким образом, он обеспечивает более естественный процесс заживления ран.

Также показано, что Traumeel воздействует на работу генов, которые ранее были признаны маркерами определенных типов иммунных клеток. Например, даже через 12 часов Traumeel оказывал 17-кратное воздействие на гены, связанные с Т-клетками, такие как Dusp14, Fbp1, Ly6a, Ly86 и Sla2. Другие обнаруженные маркеры, такие как Defb4 (нейтрофил) и кальдесмон-1 (макрофаг), свидетельствовали об усиленной миграции разных типов иммунных клеток в рану во время заживления. Полный текст статьи Вы можете прочесть по ссылке: https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-021-08083-2.

В международном конкурсе, приуроченном к конференции NeurIPS 2021, было представлено три задачи, связанных с мультимодальными данными секвенирования единичных клеток (single cell RNA-seq). Для сравнения решений участников был собран набор данных, первый в своем роде.

Участники могли выбрать для решения любую из трех задач:

• Предсказание одной модальности по другой. Например, по доступности хроматина, измеренной в десятках тысяч клеток, нужно было спрогнозировать “экспрессию” РНК соответствующих генов для каждой клетки.
• Сопоставление данных разной модальности. Задача заключалась в установлении парных соответствий между данными двух разных модальностей, измеренных у одних и тех же клеток.
• Обучение представлений. Задача состояла в понижении размерности мультимодальных данных так, чтобы максимально сохранить информацию о биологических свойствах клеток, аннотированную экспертами.

Команда NOVEL взялась за решение первых двух задач. В задаче на предсказание модальности были использованы полносвязные нейронные сети, для задачи сопоставления данных разной модальности были использованы идеи из модели CLIP, которая была разработана компанией OpenAI для сопоставления изображений с их описанием. Решение первой задачи, предложенное командой NOVEL, принесло победу в одной из номинаций (предсказание экспрессии РНК по экспрессии белков). В задаче на сопоставление данных наша команда заняла второе место во всех номинациях.

Поздравляем нашу команду с победой!

О конкурсе: В рамках 35й конференции NeurIPS 2021  (Conference on Neural Information Processing Systems) был объявлен международный конкурс на решение задач в области биоинформатики и прикладной геномики.

Организаторы и спонсоры конкурса: Cellarity, Chan Zuckerberg Initiative и Chan Zuckerberg BIOHUB, а также университет Yale и институт Гельмгольца (Мюнхен).

В конкурсе приняли участие 276 команд из разных стран мира. Результаты конкурса опубликованы на сайте конкурса и конференции.

Подписан контракт с АО «Вектор-Бест» на разработку инструментов искусственного интеллекта для направленной модификации белков. Благодаря данной технологии наш клиент получит новые белки-ферменты с улучшенными свойствами. Это позволит ускорить и удешевить производство многих продуктов в линейке АО “Вектор-Бест”.

Разрабатываемое программное обеспечение на основе алгоритмов искусственного интеллекта даст возможность предсказывать влияние различных аминокислотных замен в целевом белке. С помощью разрабатываемой программы возможен подбор оптимальных аминокислотных замен для достижения эффекта усиления заданных пользователем свойств. Алгоритмы ИИ для анализа белков, разработанные в нашей компании, формируют фреймворк, который мы назвали Protomenal.

АО «Вектор-Бест» выпускает более 600 наименований продукции для иммуноферментного анализа, real-time ПЦР и клинической биохимии. Компания занимает лидирующую позицию в своем сегменте за счет мощной научно-исследовательской базы — в составе компании более 20 научно-исследовательских лабораторий, собственного современного производства — производство наборов располагается на площади более 20.000 кв.м., широкой сети представительств и дистрибьюторов, позволяющей оперативно доставлять продукцию в любой регион РФ и СНГ

В сентябре 2021 года был проведен очередной аудит рабочего пространства сотрудников компании Novel в Новосибирске и Санкт-Петербурге. Workplace Conditions Assessment (WCA) — общепринятый отраслевой подход к оценке рисков труда. Очередная проверка соответствия требованиям условий труда, проводимая Intertek Testing Services, показала 100%-ный результат.

Команда специалистов нашей компании ООО "АкадемДжин" в коллаборации с Институтом Систем Информатики СО РАН в течение 2019 и 2020 годов занималась работой над проектом: «Разработка программного комплекса для автоматического моделирования плоскости индивидуальных имплантатов для закрытия дефектов костей черепа на основе искусственных нейронных сетей». Этот проект был реализован за счет собственных средств компании и софинансирования, полученного от Министерства науки и инновационной политики Новосибирской области в результате победы в Конкурсе на предоставление субсидий субъектам инновационной деятельности.

Цель проекта: Разработка веб-приложения для анализа данных компьютерной томографии черепа и автоматического подбора формы индивидуального импланта на месте повреждения конвекситального отдела.

По итогу проведенных совместных работ получены следующие результаты:

• Разработано готовое к внедрению web-приложение на языках Java и TypeScript для анализа снимков компьютерной томографии костей черепа.
• Разработан модуль на языке Python для конвертации DICOM файлов в формат STL.
• Усовершенствован и протестирован, разработанный на предыдущем этапе, модуль для подбора формы импланта на основе глубокого обучения (ML) искусственной нейронной сети. Программный модуль позволяет осуществлять восстановление формы конвекситального отдела черепа.

Для чего нужен Autobone на практике?

С помощью приложения можно получить 3D-реконструкцию черепа после травмы, для чего необходимо лишь загрузить снимки КТ на сайт http://autobone.nprog.ru. Приложение автоматически создаст 3D-модель импланта для повреждения краниальной части черепа. Также Autobone может использоваться для краниопластики — восстановления дефекта черепа после операции или исправления врожденных дефектов. В обоих случаях Autobone поможет врачам и инженерам восстановить внешний вид черепа пациента до нормальной формы.

Веб-приложение доступно по адресу http://autobone.nprog.ru