ПсковГУ запускает проекты совместно с МГУ и Витебским государственным университетом

В Псковском государственном университете стартуют проекты, которые будут реализованы при участии российских и белорусских коллег. Об этом ПАИ сообщили в пресс-службе вуза.

В частности, сотрудники лаборатории комплексных экологических исследований Тарас Антал, Татьяна Дрозденко, Илья Тимофеев совместно со специалистами кафедры биофизики биологического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова запускают большой многолетний проект по экологическому мониторингу реки Великой – от места впадения реки Черёхи до места впадения Великой в Псковское озеро (дельта Великой).

Среди мест отбора проб на реке Великой – впадение реки Мирожки, район городского пляжа, место впадения реки Псковы, очистные сооружения в деревне Монькино, места сброса стоков агрофирмы «Победа», Щиглицкого рыбзавода, молочно-товарной фермы в деревне Муровицы и другие.

По проекту планируется комплекс характеристик фитопланктона — микроводорослей и цианобактерий, состояние которых отражает экологическое состояние водной экосистемы. Среди изучаемых характеристик — видовой состав, количественные характеристики и фотосинтетическая активность фитопланктона.

«Оценка фотосинтетической активности будет проводиться с помощью высокочувствительного флуориметра нового типа, разработанного в ПсковГУ при участии кафедры биофизики биологического факультета МГУ в ходе реализации проекта РНФ. Данные, полученные по фитопланктону, будут сопоставляться с данными гидрохимического анализа, включающего оценку физических свойств и химического состава воды. Результатом проекта станет комплексная оценка экологического состояния реки Великой в нижнем течении», – отметил проректор по научной работе Тарас Антал.

Кроме того, команда Псковского государственного университета совместно с Витебским государственным университетом имени П. М. Машерова разработает модель нейронной сети для задач патоморфологической диагностики предопухолевых и опухолевых состояний в гинекологии, в частности, рака шейки матки.

Рак шейки матки (РШМ) является одной из самых частых опухолей у женщин репродуктивного и трудоспособного возраста. Ранняя диагностика патологии значительно увеличивает шансы на успешное лечение, но это трудоёмкий процесс, который зачастую сопровождается возникновением разногласий среди патологов. Известные методы скрининга и диагностики РШМ не обладают высокой точностью, поэтому на сегодняшний день продолжается поиск новых надёжных диагностических критериев. Эту задачу позволяет решить нейросетевой анализ данных.

Целью нового проекта, который планируется выполнять в рамках программы развития ПсковГУ «Приоритет-2030», является разработка новой системы диагностики, основанной на сверхточных нейронных сетях, которая позволит идентифицировать метаплазию и злокачественные новообразования шейки матки и обеспечит диагностическую интерпретируемость.

В настоящее время в РФ цифровые технологии в скрининге РШМ не применяются. Современный цитологический скрининг — одноступенчатый процесс, где основным методом является микроскопическое исследование соскобов с шейки матки с помощью методов традиционной цитологии.

Разработка цифровых технологий в цитологической диагностике заболеваний шейки матки открывает перспективы автоматизированного анализа потока изображений, что оптимально для скрининга и ранней диагностики социально значимой патологии в рутинной практике здравоохранения. В целях применения данной методики в образовательном процессе для медицинских специальностей будут рассмотрены возможности генерации на её основе VR-контента.