Визуализация – мощнейший инструмент разработки самых разных устройств, методик и технологий. Не становится исключением и сфере прикладной медицины, где специалисты уже длительное время пытаются создать полноформатный и полноценный вариант визуализации клеточного деления – так называемого процесса митосиса. Вот и сегодня талантливая команда специалистов из Университета Аллена представила свою новую разработку такого типа, которая включила в себя полностью объемную модель деления здоровой клетки, а также иллюстрирующая некоторые внутренние клеточные процессы – такой результат просто не может не быть определяющим в дальнейшем развитии медицины.
Дело в том, что визуализация подобного рода позволяет наглядно изучать все аспекты и особенности деления здоровых клеток, чтобы в то же время выяснять разные особенности неправильного клеточного деления. В компьютерной модели, представленной специалистами по молекулярной медицине из Университета Аллена, присутствуют так называемые цветные маркеры, обозначающие разные составные части клетки и иллюстрирующие переход от одного состояния клетки в другое.
В особенности разработчики модели отмечают, что достигнутые ими результаты могут быть особенно полезными и определяющими в отношении разработки практической модели предотвращения рака, поскольку рак представляет собой неправильное клеточное деление. Таким образом, ученым удалось на основании более 40,000 снимков и визуализаций клеток составить одну полноценную и объемную визуализацию, которая также выделяет 15 разных клеточных структур, и показывает их возможность изменяться, создавать дубликаты и менять направление развития.
И все это в полноценном 3D-формате! Столь любопытные результаты длительной работы не могут не быть определяющими для большинства пользователей, а потому становится понятно, что специалисты обязательно будут в дальнейшем улучшать и пополнять свою клеточную модель. К тому же, можно ожидать существенного увеличения сложности представленной визуализации, которая непременно включит в себя в дальнейшем больше показательных биомаркеров.
