1) ПРИГЛАШАЮТСЯ СТУДЕНТЫ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ИЛИ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ
Студентам с интересом к биофизике предлагается научная работа в области механобиологии рака по теме «Наночастицы для диагностики и прогнозирования рака»
Некоторые основополагающие детали проекта:
Сегодня рак является третьей причиной смертности во всем мире, в то время как основной причиной (более 90%) всех смертей, связанных с раком, является метастазирование. Существуют различные методы выявления рака, такие как анализы крови с помощью специфических для рака маркеров, визуализация и т. д. Однако прогнозирование метастазирования является сложным, не количественным и не безошибочным, поэтому крайне необходимы новые быстрые и количественные методы.
Метастатическая инвазия через ткани является критическим этапом в образовании метастазов. В процессе инвазии раковые клетки изменяют морфологию и прикладывают силы к окружающей среде. Внутренняя среда высоко метастатических клеток более динамична, а их цитоскелет более редок, чем в слабо метастатических и доброкачественных клетках. Большая способность к восстановлению и пластичность высокоинвазивных метастатических клеток связана с сократительным аппаратом актомиозина и с ремоделированием актина. Механизмы цитоскелета (т.е. сеть актина), используемые метастатическими клетками для процесса инвазии, широко изучены и обнаруживают сходство с участием актинового цитоскелета в путях регуляции эндоцитоза. Актин участвует в нескольких стадиях эндоцитоза, включая мембранную инвагинацию, расщепление и движение эндоцитарного пузырька.
В настоящее время наночастицы широко используются для адресной доставки лекарств, когда частицы со специальным покрытием инкапсулируются раковыми клетками посредством эндоцитоза. Определение скорости и / или интенсивности эндоцитоза с помощью флуоресцентных наночастиц, интернализованных клетками, является простым, быстрым и количественным. Целью предлагаемого проекта является характеристика процесса эндоцитоза, используемого раковыми клетками (с высоким и низким метастатическим потенциалом и доброкачественными клетками); найти предпочтительный для каждого типа клеток путь эндоцитоза, найти оптимальные условия инкапсуляции (время, концентрация и т. д.). Результаты проекта подтвердят (или отвергнут) гипотезу о том, что эндоцитоз наночастиц может быть использован для измерения метастатического потенциала раковых клеток. В ходе проекта студенты изучат биохимические экспериментальные методы, изучат стерильную работу с раковыми клетками, будут использовать методы проточной цитометрии и флуоресцентную визуализацию с высоким разрешением, проанализируют полученные результаты и будут активно участвовать в планировании экспериментов. От студентов требуются базовые знания в области клеточной биологии, высокая мотивированность, готовность работать в лаборатории в соответствии с нуждами проекта.
Подана заявка на грант РНФ. Планируется публикация в международных рецензируемых журналах. Возможна подача патента на новый способ прогнозирования метастатического развития рака. Планируется выступление на международных конференциях. Результаты работы будут также освещены в СМИ.
Научными руководителями выступят Мерхер Юлия Борисовна, Ph.D., старший научный сотрудник лаборатории разработки инновационных лекарственных средств и агробиотехнологий МФТИ и Леонов Сергей Викторович, Ph.D., M.D., заведующий лабораторией.
Заинтересовавшиеся могут узнать подробности и пройти собеседование, прислав резюме и оставив заявку по электронному адресу: syuliam@gmail.com. Попробовать свои силы можно еще до начала осеннего семестра – желательно как можно раньше!
2) ПРИГЛАШАЮТСЯ СТУДЕНТЫ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ИЛИ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ
Студентам с интересом к биофизике и биоинформатике предлагается научная работа в области разработки биоинформатических алгоритмов по теме «Машинное обучение для диагностики и прогнозирования рака»
Некоторые основополагающие детали проекта:
Сегодня рак является третьей причиной смертности во всем мире, в то время как основной причиной (более 90%) всех смертей, связанных с раком, является метастазирование. Существуют различные методы выявления рака, такие как анализы крови с помощью специфических для рака маркеров, визуализация и т. д. Однако прогнозирование метастазирования является сложным, не количественным и не безошибочным, поэтому крайне необходимы новые быстрые и количественные методы.
В ходе проводимых в нашей лаборатории исследований, высокоинвазивные субпопуляции раковых клеток разделяются и характеризуются различными молекулярными и генетическими маркерами с помощью проточной цитометрии и флуоресцентной микроскопии высокого разрешения. В ходе исследовательского проекта будут разработаны алгоритмы количественного анализа изображений и автоматического получения экспериментальных результатов.
На основе экспериментальных результатов, полученных с использованием клеток с известным метастатическим потенциалом и происхождением будет построена база данных. Будут разработаны алгоритмы машинного обучения для определения метастатического потенциала неизвестного образца клеток на основе данных экспериментальных исследований. Результаты проекта, помогут разработать новый быстрый и количественный метод прогнозирования метастазирования.
От студентов требуются высокая мотивация, знание Python и/или Matlab, опыт анализа изображений, базовые знания статистики.
Планируется публикация в международных рецензируемых журналах. Возможна подача патента на новый способ прогнозирования метастатического развития рака. Планируется выступление на международных конференциях. Результаты работы будут также освещены в СМИ.
Научными руководителями выступят Мерхер Юлия Борисовна, Ph.D., старший научный сотрудник лаборатории разработки инновационных лекарственных средств и агробиотехнологий МФТИ и Леонов Сергей Викторович, Ph.D., M.D., заведующий лабораторией.
Заинтересовавшиеся могут узнать подробности и пройти собеседование, прислав резюме и оставив заявку по электронному адресу: syuliam@gmail.com.
© 2001-2021 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
Противодействие коррупции | Сведения о доходах
Политика обработки персональных данных МФТИ
Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru
МФТИ в социальных сетях
