Российские ученые совместно с немецкими коллегами предложили новый метод анализа данных спектроскопии биотканей

Российские ученые совместно с немецкими коллегами предложили новый способ анализа спектров комбинационного рассеяния верхних слоев кожи in vivo, основанный на методах машинного обучения без учителя. Результаты исследования актуальны для дерматологического анализа или определения проникновения лекарственных веществ, доставка которых осуществляется через кожу. Статья опубликована в журнале Analyst.

Определение молекулярного состава кожи важно для многих задач медицины, фармакологии, дерматологии и косметологии. Конфокальная микроспектроскопия комбинационного рассеяния (КР) — метод, позволяющий с высокой специфичностью анализировать распределение основных молекулярных компонент в различных подслоях кожи с микронным разрешением. Однако количественный анализ сигнала КР биотканей часто затруднен из-за схожести КР-спектров отдельных компонент, например различных белков или липидов. Выбор неверного числа или вида базовых компонентов спектра может привести к неверному результату эксперимента.

Ученые из Научной школы МГУ «Фотоника и квантовые технологии. Цифровая медицина» и клиники Шарите предложили подход, не требующий априорных знаний о виде и распределении по глубине отдельных компонент, основанный на разложении спектров с помощью неотрицательного матричного разложения (Non-negative matrix factorization). С помощью смоделированных и экспериментально полученных глубинно-разрешенных спектров комбинационного рассеяния верхних слоев эпидермиса in vivo, ученые показали, как можно восстановить глубинные профили и спектры молекулярных компонент исходно присутствующих в тканях и внешних агентов.

Применение спектроскопии комбинационного рассеяния для анализа тканей перспективно для задач биомедицинской диагностики, таких как классификация здоровых и патологических тканей, определение границы опухоли. Однако иногда требуется не только классифицировать тип ткани, но и понять, изменения каких молекулярных составляющих приводит к наблюдаемым изменениям сигнала. Поэтому требуются новые подходы к анализу данных, результаты которых должны быть хорошо интерпретируемы и при этом не иметь жестких ограничений в модели.

«В данной работе мы показали, что метод неотрицательной матричной факторизации отлично справляется с анализом данных комбинационного рассеяния реальных тканей на примере кожи. Основываясь только на экспериментальных полученных спектрах комбинационного рассеяния, без каких-либо дополнительных предположений о том, какие вещества содержатся в коже, метод неотрицательной матричной факторизации позволил легко разделить отдельные молекулярные компоненты. Эта информация может быть значима, например, для дерматологического анализа или определения проникновения лекарственных веществ, доставка которых осуществляется через кожу», — рассказывает соавтор исследования Борис Якимов.