Клиническая Нефрология №2 / 2026
IT-помощник в клинической оценке результатов просвечивающей электронной микроскопии нефрона
1) ФГБОУ ВО «Тюменский ГМУ» Минздрава РФ, Тюмень, Россия;
2) ГБУЗ ТО «Областная клиническая больница № 2», Тюмень, Россия;
3) Научно-образовательный центр «Нанотехнологии» ФГАОУ ВО «ЮУрГУ Национальный исследовательский университет», Челябинск, Россия
Цель исследования. Оценить диагностическую ценность IT-помощника с элементами искусственного интеллекта (ИИ) по расчету и переводу световой пиксельной насыщенности (СПН) ультраструктуры основных элементов нефрона в вероятную клиническую активность хронического тубулоинтерстициального нефрита (ХТИН) инфекционного генеза, дополненную трехмерной визуализацией нефрона.
Материал и методы. На основе объемной выборки более 100 2D-микрофотографий просвечивающей электронной микроскопии (ПЭМ) с увеличением в 10 000 раз нефрона создан IT-помощник с элементами ИИ для расчета и перевода СПН ультраструктур нефрона в вероятную клиническую активность ХТИН.
Результаты. По 2D-микрофотографиям ПЭМ проведена автоматизированная трехмерная реконструкция основных элементов нефрона в едином блоке и по цифровому показателю СПН нефрона проведен программный перевод в вероятную клиническую активность ХТИН. Цифровой показатель СПН элементов нефрона может быть предложен как новый интегративный клинико-лабораторный маркер активности проявлений ХТИН.
Заключение. Показана возможность применения IT-помощника с элементами ИИ для автоматизированной интерпретации и усовершенствованной трехмерной визуализации результатов ПЭМ в диагностике ХТИН. Возможна адаптация цифровой системы под другие формы нефрологических заболеваний и интеграция программы с базами данных морфологических центров и специализированных нефроурологических научно-медицинских учреждений.
Введение
В современной нефроурологии наблюдается возрастающий интерес к изучению ультраструктурного состояния почечной паренхимы с использованием высокотехнологичных и наукоемких методов исследования в процессе реализации нефропатий [1, 2]. Стоит отметить, что одним из новейших направлений, внедренных в нефроурологию, становится совершенствование методов визуализации ультраструктурных данных, полученных при электронной микроскопии высокого разрешения [3, 4]. Просвечивающая электронная микроскопия (ПЭМ) является незаменимой технологией для понимания роли ультраструктурного состояния в фундаментальных и прикладных исследованиях, однако обработка и интерпретация результатов требуют значительных временных ресурсов и высокой квалификации специалистов [5–7].
Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации в анализ ультраструктурных изображений открывает новые возможности для повышения эффективности диагностики, снижая риск субъективных ошибок и увеличивая стандартизацию оценки [8–12]. Разработка IT-помощника, способного автоматически интерпретировать результаты электронной микроскопии и преобразовывать их в клинически значимые показатели, актуальна в контексте необходимости создания персонализированных методов диагностики и мониторинга [13–15]. В перспективе такие технологии могут стать частью интегрированных платформ, объединяющих морфологические, ядерные и лабораторные данные, что в конечном итоге позволит представить персонализированную методику в нефроурологии [15, 16].
Кроме того,...
