近日，以M. G. Meshcheryakova命名的信息技术实验室研究团队宣布，正在开发一款名为MOSTLIT的网络服务，该服务旨在自动检测细胞核中的辐射诱导焦点(RIF)并分析其参数，为放射生物学研究提供便捷有效的分析工具。

MOSTLIT 网络服务的开发人员。从左到右：Sarah Shadmekhri、Maxim Zuev、Oksana Streltsova、Tatevik Bezhanyan

MOSTLIT的命名源于LIT JINR异构计算和量子信息学部门员工的名字首字母缩写，这些员工包括Maxim Zuev、Oksana Streltsova、Sara Shadmekhri和Tatevik Bezhanyan，他们直接参与了服务的开发、算法的创建和功能的测试。此项研发工作由Alla Boreiko领导的JINR放射生物学实验室、杜布纳国立大学以及联邦医学生物物理中心(俄罗斯A. I. Burnazyan FMBC FMBA)的同事共同完成。

在放射生物学研究中，活细胞暴露于电离辐射会导致多种不同类型的DNA损伤，其中双链断裂是最危险且最难修复的。为了可视化这些断裂，研究人员采用免疫细胞化学染色方法，通过检测特定标记蛋白(如γH2AX或53BP1)在断裂处的积聚，形成辐射诱导的焦点。

传统上，评估焦点数量的方法依赖于荧光RIF图像的视觉分析，这一过程由多名操作员手动执行。然而，由于人为因素和高昂的劳动力成本，研究人员迫切需要一种能够最大限度减少工作量并简化数据处理过程的工具。

针对这一需求，MOSTLIT采用了基于计算机视觉和深度学习方法的两阶段算法来检测荧光图像中的RIF。该方法不仅显著加快了数据处理速度，还最大限度地减少了人为错误，并生成了带有已识别焦点的单个细胞的图像。此外，该网络服务还提供了带有编号细胞的源图像和分析信息，如细胞面积、每个细胞中的RIF数量等。所有结果均可以便捷的文本格式下载，便于与各种统计数据处理软件兼容。

MOSTLIT的开发旨在满足科学家在DNA损伤分析方面日益增长的需求。由于该服务具有可扩展的架构，开发人员能够根据用户的反馈不断扩展其功能。这种迭代开发方法确保了该服务对科学界的长期相关性和有效性。

项目成员Oksana Streltsova评论道：“MOSTLIT旨在通过自动处理实验数据来显著加快对细胞核中辐射诱导病灶的分析速度。目前，数据分析往往需要几个月的时间，且需要人工计算和多人参与。正在开发的服务可以显著减少数据处理时间，提供快速分析和构建统计依赖关系的能力。”