Лаборатория ЛАБИД

Рассказываем о том, что обсуждалось на открытой встрече разработчиков с министром цифрового развития РФ Максутом Шадаевым в рамках конференции HighLoad++. 🌟Вопросы Максуту Шадаеву касались создания биржи данных, работы с open-source-решениями, взаимодействия с университетами и высшей школой. 🌟 Наш вопрос был о хостингах научных данных. Обрисуем текущую ситуацию: 🌟Сейчас основное место для хранения датасетов с присвоением цифрового идентификатора — это Zenodo общего назначения и Dryad с акцентом на биомедицине. Если раньше размещение данных не являлось обязательным, то сейчас всё стало строже:

научные издания запрашивают размещение датасетов, требования к data availability statement стали жестче, даже столкнулись с просьбой продублировать репозиторий GitHub на хостинг с присвоением DOI

Всем стало понятно, что нет данных — нет моделей ИИ, а их потенциал уже очевиден.🌟 🌟Вторая проблема — качество данных: важно, чтобы они были достаточно аннотированы как AI-ready — то есть готовые для использования или хотя бы пригодные для создания датасетов (об этом также писал Dryad). Для большинства данных это пока недостижимо из-за их структуры и низкого качества метаданных или даже их полного отсутствия. Как следствие, большинство данных в науке убирается «в стол» и со временем теряется, а ту небольшую часть, что доступна, зачастую невозможно использовать. 🌟

Мы в лаборатории сами проходили путь поиска данных для работы — через личные запросы, 95% которых остались без ответа, через изучение упомянутых хостингов и затем датасетов, где можно только догадываться, что есть что

🌟Вопрос к Максуту Игоревичу был не просто о создании собственного хостинга данных, но и о лидерстве в этом направлении в мире — за счёт стимулирования и создания сервисов для размещения качественных датасетов. Это может позволить перевести науку в плоскость, где генерируемые данные и код будут цениться так же, как и научные статьи. Такое решение может быть интегрировано и с биржей данных для индустрии.🌟 🌟Ответ Максута Шадаева был следующим: для решения подобных задач, как, например, разработка собственного «GitHub», должна консолидироваться индустрия, благодаря чему проект будет жизнеспособен, а министерство готово поддержать такие инициативы. Однако первый шаг в данную сторону должен быть именно со стороны отрасли и рынка. 🌟 #новости@labidlaba

🌟Немного новостей из жизни лабы🌟 За последние 4 недели приняли участие аж в трех конференциях: 🌟22-25 октября прошла V всероссийская научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых «Политех наукам о жизни». В этом году под нашей эгидой на конференции прошла секция «ИИ в биомедицине» Студенты лабы активно принимали в ней участие и представили свои доклады как на биологические, так и на IT тематики🌟 🌟30-31 октября посетили Форум Открытые Данные в Казани! Программа форума включала четыре тематических трека — образование, технологии, информационную безопасность и применение данных в управленческих решениях. В том числе прошла экспертная сессия "Проектный семинар сети нейролабораторий", где мы поделились своими кейсами применения ИИ в сфере нейробиологии на конкретных примерах. Экспертную сессию модерировали представители компании Нейротренд🌟 🌟6-7 ноября в Москве прошла профессиональная конференция для разработчиков высоконагруженных систем HighLoad++. Екатерина Пчицкая выступила с докладом об актуальности применения ИИ в нейронауке. Помимо докладов разработчиков из разных сфер, на HighLoad++ состоялась открытая встреча разработчиков и Максута Игоревича Шадаева, министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России. Заведующей лабораторией Екатерине удалось задать вопрос Максуту Игоревичу. А какой был вопрос и как на него ответил Максут Шадаев расскажем в следующем посте😁🐀🌟 #новости@labidlaba

🌟 Топ-3 докладов AiConf X 2025 В сентябре в Москве собрались более 500 участников со всей страны и 40 ведущих экспертов отрасли, чтобы обсудить самые интересные и актуальные темы индустрии 🔥 Пришло время объявить доклады, набравшие наибольшее количество голосов и получившие признание участников — самые высокие оценки за содержание и подачу! 3. ИИ расшифровывает код мозга: от реального синапса до цифрового двойника нейрона (и при чем тут мыши с микроскопами на голове?) Екатерина Пчицкая

Екатерина Пчицкая заглянула «под капот» современной нейронауки и рассказала, как искусственный интеллект помогает приблизиться к разгадке самой сложной загадки Вселенной — как работает мозг.

2. Edge AI: все о видеокамерах с искусственным интеллектом. Дмитрий Ильин

Как купить современное железо (или даже сделать самому) и прямо сейчас у себя на столе заглянуть в будущее Computer Vision? Дмитрий рассмотрел: системы на базе чипов NPU c работой от одной батарейки, сдвиг парадигмы анализа видео на анализ метаданных и тюнинг моделей для работы с RAW изображениями.

1. GraphRAG: 8 способов укротить расширенный контекст. Андрей Носов

Стандартные RAG-системы часто не справляются со сложными корпоративными данными — приводят к неточным ответам, упущенным возможностям и замедлению принятия критически важных решений. В этом докладе про стратегии GraphRAG для разных бизнес-задач, типов данных (текст, таблицы, изображения), требований к скорости ответа и бюджеты.

✅ Если вы не смогли присоединиться к нам, то можете приобрести записи всех докладов на сайте

🌟ЗАГЛЯНУТЬ В МОЗГ МЫШИ🌟 Летом рассказывали про дендритные шипики и тесную связь их формы с их функцией. Нейроны генерируют электрические сигналы для общения друг с другом. А как оценить работу нейронов прижизненно? Можно ли сравнить активность нейронов здоровых животных и с различными заболеваниями? Да, можно! 🌟Существует два основных вида методов регистрации нейрональной активности in vivo: электрофизиологические методы и флуоресцентная микроскопия 🌟 🌟Электрофизиологические методы основаны на интеграции микроэлектродов в определенную область мозга лаб. животного и, соответственно, записи электрической активности нейронов: от потенциалов действия отдельных клеток до колебаний популяций нейронов (локальные полевые потенциалы). Они могут предоставить ценную информацию об амплитудах нейрональных взаимодействий в изучаемой области, но не позволяют детально проанализировать взаимодействия между отдельными нейронами🌟 🌟В качестве альтернативы или дополнения можно использовать флуоресцентную микроскопию: двухфотонную или однофотонную. Оба метода микроскопии основаны на возможности «подсветить кальций» в нейронах с помощью молекулярных сенсоров, например, GCaMP:

🌟Сенсоры представляют собой комплекс зеленого флуоресцентного белка (GFP) и кальций-связывающего белка кальмодулина 🌟При повышении концентрации кальция внутри клетки, что является косвенным признаком нейрональной активности, в сенсоре GCaMP возникают изменения конформации, которые приводят к флуоресценции GFP 🌟Микроскопы позволяют получить записи флуоресценции в нейронах, что предоставляет возможность оценить положение каждого нейрона и его активность в течение времени

🌟Двухфотонная флуоресцентная микроскопия позволяет получить записи высокого разрешения, но в силу технических сложностей животное должно быть закреплено 🌟Однофотонная флуоресцентная микроскопия хуже по разрешению записи, однако позволяет записывать активность нейронов у свободно двигающегося животного, в том числе при выполнении поведенческих экспериментов. Это возможно благодаря однофотонных миниатюрных флуоресцентных микроскопов, имеющих вес всего в несколько грамм и крепящихся на голове животных 🌟ЛАБИД и наши коллеги из лаборатории молекулярной нейродегенерации СПбПУ применяют метод однофотонной миниатюрной микроскопии для анализа и сравнения нейрональных активностей мышей дикого типа и с моделью болезни Альцгеймера, в том числе в комплексе с электрофизиологическими методами🌟 В силу большого объема данных и важности оценки вклада каждого нейрона в сети возникает потребность в применении машинного обучения и ИИ для данной задачи. В лаборатории уже разрабатываются методики ИИ анализа и об этом мы расскажем в следующий раз!🌟 #о_нас@labidlaba #интересности@labidlaba

🌟НАШИ ПАРТНЁРЫ🌟 🌟Микроскоп — важнейшее звено в цепочке биологических исследований, без него никуда! Последние десятилетия наиболее часто используется флуоресцентная микроскопия, основанная на способности некоторых веществ флуоресцировать при свете определенных длин волн🌟 🌟Сейчас существует множество видов и техник флуоресцентной микроскопии, позволяющих снимать исследуемые объекты в высоком качестве и даже получать трехмерные изображения. Одна из них — микроскопия плоскостного освещения (ligthtsheet microscopy)🌟 🌟Основными преимуществами такого подхода является низкое фотообесцвечивание образца и возможность качественной визуализации объемных объектов, в том числе целого мозга. Компания PhaseView совместно с поставщиком Азимут Фотоникс предоставила нам микроскоп плоскостного освещения Alpha3🌟

Обычной в флуоресцентной микроскопии образец освещен сверху через один объектив, который и излучает, и детектирует свет. Последующая трехмерная реконструкция (например, при использование конфокальной микроскопии) возможна за счет пошаговой съемки по оси Z и отсечения света от частей образца, который не находится в фокусе. В микроскопии плоскостного освещения используются 2 или 3 объектива: 1-2 объектива в горизонтальном положении освещают тонкий слой объекта (1 плоскость) за раз, а перпендикулярный к ним объектив сверху детектирует излучение образца. При перемещении освещающих объективов по оси Z возможна съемка нескольких оптических плоскостей образца, которая и позволяет получить далее трехмерное изображение объекта.

🌟На микроскопе плоскостного освещения Alpha3 от PhaseView мы тестируем съемку различных регионов мозга и разрабатываем алгоритмы для предобработки получаемых стеков изображений🌟 Благодарим PhaseView и Азимут Фотоникс за такую возможность и надеемся на дальнейшее плодотворное сотрудничество! 🌟 #о_нас@labidlaba #интересности@labidlaba

🌟ПРОДУКТИВНЫЙ СЕНТЯБРЬ🌟 На прошлой неделе поучаствовали аж в двух конференциях: 🌟 24-26 сентября выступали с 3 постерами и 1 докладом на VII Всероссийской конференции с международным участием «Интегративная физиология», посвящённой 100-летию Института физиологии им. И.П. Павлова РАН. Коллеги делились нашими последними биологическими исследованиями в области нейрогенеза и молекулярно-клеточных механизмов функционирования нейронов🌟 🌟 26 сентября в Москве проходила Прикладная конференция по Data Science. Завлаб Екатерина Пчицкая презентовала доклад «ИИ расшифровывает код мозга: от реального синапса до цифрового двойника нейрона (и при чем тут мыши с микроскопами на голове?)»🌟 🌟Успеваем тут и там! #лабновости@labidlaba

🌟NeuroRAG — ИИ-ассистент для нейробиологов🌟 🌟Продолжаем рассказывать про текущие проекты в лаборатории. Последние 2-3 года во всем мире тренд на Large Language Models (LLM), большинство не раз спрашивало что-то у ChatGPT или подобным ему чатов. И если с бытовыми вопросами, программированием и отслеживанием ошибок в коде LLM хорошо справляются, то вот со сложными научными вопросами и вопросами по последним открытиям и статьям — нет🐀. 🌟Для этого в ЛАБИД мы разрабатываем NeuroRAG — систему для нейробиологического вопросно-ответного взаимодействия с мультиагентной архитектурой. NeuroRAG сочетает возможности больших языковых моделей и стратегий Retrieval-Augmented Generation (RAG) для точного извлечения и анализа информации. Система декомпозирует сложные вопросы, имеет интеграции с разными биологическими и не очень источниками:

🌟внутренняя база знаний биологических учебников 🌟веб-поиск 🌟NCBI 🌟Pubmed 🌟Arxiv 🌟Medrxiv 🌟Biorxiv

🌟Помимо этого, NeuroRAG применяет фильтрацию данных и проверяет корректность ответов, обеспечивая надежные результаты для пользователей в условиях растущего объема научной информации. Под «капотом» множество нейронных сетей: 🌟Llama 3.1 для декомпозиций, фильтрации документов и проверок 🌟Ансамбль из GPT 4.1, Mistral Large, BioMistral для генерации ответов 🌟NeuroRAG уже обходит проприетарный LLM, дообученные (fine-tuned) и другие RAG-системы в этой области и попал в шорт-лист премии «Гравитация». Но мы продолжаем дорабатывать систему и валидировать ее ответы, и вы можете нам в этом помочь! В данной форме вы можете указать различного вида вопросы к NeuroRag на нейробиологическую тематику. 🌟Заранее благодарны вам за вклад в развитие ассистента!🌟 #о_нас@labidlaba

🌟БОЛЬШОЙ ОСЕННИЙ ЛАБМИТИНГ🌟 🌟Немного внутренних новостей лаборатории— в прошедшую пятницу собрались всем составом, а это оказалось 20+ человек. Познакомились с новыми студентами, команды каждого проекта посвятили коллег в свои задачи. Завлаб и руководитель IT направления поделились планами по развитию🌟 Также обсудили планы на ближайший учебный год и поели вкусности🐀 Мем из Labrats) #лабновости@labidlaba

🌟VOLGA NEUROSCIENCE MEETING 2025🌟 🌟25-29 августа под Нижним Новгородом прошла V международная конференция Volga Neuroscience Meeting. Коллектив ЛАБИД принял активное участие в ней! 🌟Поделились с коллегами последними результатами исследований в формате двух устных докладов и четырех постеров, послушали доклады других участников и обзавелись новыми контактами!🤝 🌟Лаборант-исследователь Екатерина Волкова была награждена за лучший постер 🥇 в секции «Нейродинамика, вычислительная нейронаука и искусственный интеллект».

Доклады: Секция: NEURODYNAMICS, COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED METHODS FOR ANALYZING NEUROBIOLOGICAL DATA: FROM IMAGE PREPROCESSING TO THE DEVELOPMENT OF LARGE FUNDAMENTAL MODELS Ekaterina Pchitskaya Секция: MOLECULAR AND CELLULAR NEUROSCIENCE DYNAMIC TUBULIN MICROTUBULES AND STIM PROTEINS PARTICIPATE IN THE REGULATION OF CALCIUM ENTRY AND ENDOPLASMIC RETICULUM STRUCTURE IN NEURONS Anastasiya Rakovskaya Постеры: Секция: NEURODYNAMICS, COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE NEURODECON – A NEURAL NETWORK-BASED METHOD FOR THREE-DIMENSIONAL DECONVOLUTION OF FLUORESCENT MICROSCOPIC IMAGES AND ITS APPLICATION FOR ENDOPLASMIC RETICULUM MORPHOLOGY ANALYSIS Ekaterina Volkova THE NEUROBERT DEEP LEARNING MODEL FOR ANALYZING AND INTERPRETING MICE NEURONAL ACTIVITY IN NORMA AND IN AN ALZHEIMER’S DISEASE MODEL Georgy Raev NEW METHODS OF COMPREHENSIVE ANALYSIS OF DENDRITE AND DENDRITIC SPINE MORPHOLOGY BASED ON ORTHOGONAL DECOMPOSITION AND CLUSTERING Daria Smirnova Секция: NEUROPLASTICITY, LEARNING AND MEMORY APPLICATION OF 3D DENDRITIC SPINE SHAPE DESCRIPTORS FOR FINE COMPARATIVE ANALYSIS OF MORPHOLOGIES OF WILD-TYPE NEURONS AND NEURONS MODELING ALZHEIMER'S DISEASE Anita Ustinova

🌟Делимся небольшой подборкой фотографий с места в виде коллажа🌟 #лабновости@labidlaba

🌟НОВАЯ ПУБЛИКАЦИЯ НАШИХ КОЛЛЕГ🌟 🌟Статья посвящена исследованию воздействия положительного аллостерического модулятора кальциевой помпы на нейрональную активность мышей с болезнью Альцгеймера. Для получения результатов использовались в том числе современные алгоритмы анализа данных. Подробнее можно прочитать на новостном портале газета.ру🌟 🌟 Поздравляем коллег!🌟 #новости@labidlaba #публикации@labidlaba

🌟SPINETOOL🌟 🌟Как мы уже говорили ранее —дендритные шипики обладают пластичностью формы, а морфология шипика тесно связана с его функциональностью. Поэтому важно наблюдать и анализировать изменения формы шипиков, с чем нам помогает программное обеспечение (ПО) SpineTool.🌟 🌟SpineTool — ПО, включающее в себя алгоритмы и методы комплексного анализа морфологии нейронов для фундаментальных исследований в нейробиологии и проведения доклинических испытаний. С помощью SpineTool мы можем выявить морфологические особенности синапсов (дендритных шипиков) в различных экспериментальных условиях, что может позволить более глубоко понять механизмы синаптической пластичности и природу заболеваний мозга. Это также удобный инструмент для оценки изменений дендритных шипиков в результате внешнего воздействия, например, в случае моделирования болезни Альцгеймера.🌟

Функциональные особенности SpineTool: — полуавтоматическая сегментация трехмерных микроскопических изображений — расчет и анализ морфологических параметров дендритных шипиков на подготовленном датасете — кластеризация объектов на морфологические группы математически оптимальным образом — ручная разметка дендритных шипиков для создания обучающих датасетов для моделей искусственного интеллекта — обучение и применение модели классификации шипиков для автоматизированного анализа датасетов различных групп (норма/патология)

🌟В последующих версиях ПО планируются упрощение интерфейса работы и автоматизация части процессов в обработке и анализе, что ускорит обработку датасетов дендритных шипиков в целом.🌟 Релевантные публикации: 🌟Pchitskaya, E., Vasiliev, P., Smirnova, D., Chukanov, V., & Bezprozvanny, I. (2023). SpineTool is an open-source software for analysis of morphology of dendritic spines. Scientific Reports, 13(1), 10561 🌟Ustinova, A., Volkova, E., Rakovskaya, A., Smirnova, D., Korovina, O., & Pchitskaya, E. (2024). Generate and Analyze Three‐Dimensional Dendritic Spine Morphology Datasets With SpineTool Software. Current Protocols, 4(12), e70061. #о_нас@labidlaba #публикации@labidlaba

🌟С ПОМОЩЬЮ ЧЕГО ОБЩАЮТСЯ НЕЙРОНЫ?🌟 🌟В следующих постах мы продолжим вас знакомить с нашими проектами. Но для понимания важности IT и методологических разработок, нужно иметь представление о биологических структурах и процессах, которые изучают в лаборатории. Одной из интересующих нас структур являются дендритные шипики.🌟 🌟Дендритные шипики — небольшие мембранные выросты на поверхности дендритов нейронов — играют ключевую роль в формировании и функционировании синаптических соединений, обеспечивая передачу нервных импульсов и являясь по своей сути постсинаптической мембраной. Внутри данных структур непрерывно протекают сложные молекулярные процессы с участием рецепторов (таких как NMDA и AMPA), ионов кальция и сигнальных белков. Дендритные шипики обладают пластичностью: они способны расти, уменьшаться и исчезать, что лежит в основе процессов обучения и памяти. 🌟 🌟Морфологические изменения шипиков, такие как уменьшение их числа и аномалии формы, тесно связаны с нейродегенеративными, психиатрическими заболеваниями, включая деменцию, а также с заболеваниями, затрагивающими развитие мозга. Наблюдение за этими изменениями предоставляет ценные данные для изучения механизмов данных патологий, в том числе при болезни Альцгеймера.🌟 🌟При структурном анализе дендритные шипики традиционно делят на четыре фиксированных класса в соответствии с их морфологическими особенностями их «головы» и «шеи»:

грибовидные тонкие пеньковидные филоподии

Одним из более современных методов является разделение шипиков на кластеры по "похожести" форм. Как и в других сферах нейронауки, подходы к исследованию формы дендритных шипиков меняются и улучшаются постоянно.🌟 🌟А более подробно о наших наработках в направлении анализа морфологии дендритных шипиков мы расскажем в следующем посте! 🌟 #о_нас@labidlaba #интересности@labidlaba

🌟ПОБЕДА В КОНКУРСЕ «МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ 3.0»🌟 🌟Программист ЛАБИД и выпускник магистратуры ФизМеха Даниил Баев стал победителем конкурса «Молодые ученые 3.0». Конкурс организуется фондом Геннадия Коммисарова (фонд СИНТЕЗ) и направлен на поддержку исследований молодых ученых. 🌟 🌟Даниил представил научный проект «Мультимодальная модель нейрональной активности» и стал победителем в номинации «Финансовая поддержка». Проект подразумевает разработку фундаментальной модели, реконструирующей поведение лабораторных мышей по нейрональной активности и классификацию на здоровых и мышей с патологиями, в дальнейшем данные могут помочь лучше понимать патогенез болезни Альцгеймера.🌟 🌟 Победа проекта в номинации обеспечит ежемесячную финансовую помощь ученому в период реализации. Поздравляем коллегу и желаем дальнейших успехов! 🌟 #лабновости@labidlaba

🌟МЫ — ПОБЕДИТЕЛИ КОНКУРСА РНФ🌟 🌟11 июня были подведены итоги конкурса РНФ для научных групп под руководством молодых ученых. Одним из победителей стал коллектив нашей лаборатории под руководством Е.И. Пчицкой. Грант выделен на 2025-2028 года.🌟 🌟Тема проекта — "Нарушения функции синапсов в нейронах гиппокампа при болезни Альцгеймера и способы их коррекции: влияние структуры эндоплазматического ретикулума и рианодиновых рецепторов". В проекте данные, полученные для биологических задач, будут оцифрованы и использованы для создания модели синапса.🌟 🌟Поздравляем коллег-биологов с победой!🌟 #лабновости@labidlaba