Лаборатория экспериментальной и клеточной медицины

Биомедицина
Медицинская физика
Клеточная биология
Заведующий лабораторией

Цвелая Валерия

к.б.н.
Публикаций
20
Цитирований
79
Индекс Хирша
6
Публикаций
20
Цитирований
79
Индекс Хирша
6
Необходимо авторизоваться.

Развитие биомедицинских исследований и технологий с высокой пропускной способностью и интенсивным использованием данных вызвало у исследователей потребность в разработке стратегий анализа, интеграции и интерпретации огромных объемов данных, которые они генерируют. Хотя для работы с «большими данными» было разработано множество статистических методов, опыт использования методов искусственного интеллекта показывает, что последние могут быть особенно подходящими для медицинских целей. Результаты применения моделирования процессов и анализа данных с помощью машинного обучения выявляют большую гетерогенность патофизиологических факторов и процессов, способствующих заболеванию, что свидетельствует о необходимости адаптации или «персонализации» лекарственных средств с учетом нюансов и часто уникальных особенностей, которыми обладают пациенты. Экспериментальное in situ изучение патологий отдельных пациентов в совокупности с компьютерным моделированием и функциональным анализом дает возможность разрабатывать новые методы лечения пациентов и системы помощи принятия решений для врачей. Такой подход можно назвать полноценной персонализированной медициной. Учитывая, насколько важны анализы с интенсивным использованием данных для выявления соответствующих целей вмешательства и стратегий лечения человека с заболеванием, компьютерное моделирование на основе медицинских данных о пациенте может, в частности, предсказывать проявления ишемии и постоперационных патологий для сердца и других органов. Наша лаборатория таким образом развивает 3 основных направления:

1) Разработка новых персонализированных вычислительных цифровых технологий и подходов машинного обучения для прогнозирования и лечения органных социально-значимых заболеваний

2) Разработка новых способов биологического восстановления тканей и повышения их регенеративного потенциала

3) Разработка методов раннего диагностирования и подбора лечения социально значимых заболеваний на основе исследований патологий пациентов

  1. Культура клеток и тканей
  2. Гистохимия
  3. Флуоресцентная микроскопия
  4. Конфокальная микроскопия
  5. Атомно-силовая микроскопия (АСМ)
  6. Сканирующая электронная микроскопия (СЭМ)
  7. Работа с лабораторными животными
  8. Картирование
  9. Тканевая инженерия
  10. Машинное обучение
  11. Нейронные сети
  12. Пэтч-кламп

Принцип работы аппарата электроспиннинга заключается в образовании филаментов (нитей) в сильном электрическом поле, возникающем между двумя электродами противоположных зарядов: при этом один электрод помещается в раствор или расплав полимерного материала, второй размещается на приемном металлическом коллекторе. Метод электроспиннинга позволяет получать ультра- и нанотонкие волокна и пористые структуры на их основе из растворов и расплавов полимеров различного строения, изготавливать высокопористые полимерные изделия из большого разнообразия материалов. Входящая в комплектацию прибора коаксиальная насадка позволяет вводить в состав образующейся полимерной нити биологически активные компоненты и лекарственные вещества.Набор намоточных коллекторов различного диаметра 2,4,6,8 мм и 10 см позволяет изготавливать матрицы различного размера, как трубчатые, так и формата 2D.

Позволяет проводить исследования образцов практически любых типов, в широких диапазонах ускоряющих напряжений и токов пучка, в режиме высокого или низкого вакуума.

Усовершенствованный режим количественных изображений QITM обеспечивает количественную визуализацию объектов с самым высоким разрешением для одиночных молекул, живых клеток или тканей. Улучшенная чувствительность и полный контроль над силами делают систему идеальной для любых хрупких, мягких или липких образцов. Линейное перемещение по Z и полный набор силовых кривых  в каждой точке образца позволяют извлечь значения таких параметров, как эластичность, адгезия, диссипация, сила химического или молекулярного связывания.

LSM 710 – лазерный сканирующий микроскоп с уникальной оптической схемой и системой детектирования, которые позволяют получать оптические срезы с максимальной эффективностью. Позволяет проводить конфокальную микроскопию для исследований в области нейробиологии, физиологии и биологии развития.

 

Оптическая схема предполагает использование до восьми лазерных портов и любую комбинацию лазерных линий от близкого УФ спектра до ИК. 34-канальный модуль детекции QUASAR обеспечивает оптимальную стратегию захвата для различных спектров излучения, без привязки к фильтрам и дихроичным зеркалам. Вы всегда можете направить любую часть спектра сигнала на любой выбранный Вами детектор.

Методика для изучения свойств ионных каналов, состоящая в том, что фрагмент клеточной мембраны изолируется с помощью специальной микропипетки. Эта методика даёт возможность экспериментатору контролировать разность потенциалов между сторонами мембраны, а также помещать её в среду с определённым химическим составом. В этих хорошо контролируемых условиях измеряют ионные токи, проходящие через мембрану, что, в конечном итоге, позволяет делать выводы о том, как ионные каналы реагируют на электрическое и химическое воздействие. Метод настолько чувствителен, что позволяет наблюдать поведение и химические превращения единичных молекул, взаимодействующих с мембраной.

Валерия Цвелая 🤝
Заведующий лабораторией
Фролова Шейда
Шейда Фролова
Старший научный сотрудник

Направления исследований

Разработка новых способов биологического восстановления тканей и повышения их регенеративного потенциала

+
Разработка новых способов биологического восстановления тканей и повышения их регенеративного потенциала
- Изучение возможности и эффективности клеточной терапии на основе новых биоподложек in situ и влияния паракринного эффекта на дифференцировку и замещение поврежденной области - Изучение перспектив использования мезенхимальных клеток для лечения сердечных и мышечных повреждений - Исследование применения вирусных векторов для трансдифференцировки рубцовой ткани и создание регенеративных методов, основанных на прямой трансдифференцировке клеток из терминальных стадий для замещения рубцовой ткани in situ

Разработка новых персонализированных вычислительных цифровых технологий и подходов машинного обучения для прогнозирования и лечения органных социально-значимых заболеваний

+
Разработка новых персонализированных вычислительных цифровых технологий и подходов машинного обучения для прогнозирования и лечения органных социально-значимых заболеваний
- Прогноз и критерии лечения гипертрофической кардиомиопатии - Моделирование абляционной терапии при диффузном фиброзе в предсердиях - Моделирование и прогноз осложнений при ишемической болезни органа (ИБС, ИБП, ХОБЛ, постоперационные ишемии) - Алгоритмы прогноза и детектирования функциональности органа при открытых операциях и при операциях по трансплантации (сердце, легкие, почки, мочеточник и др.)

Партнёры

Адрес лаборатории

Долгопрудный, Институтский переулок, 9
Необходимо авторизоваться.