Каримов Денис Олегович - к. м. н., заведующий отделом токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животных, Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека (Уфа, Россия); старший научный сотрудник, Национальный НИИ общественного здоровья им. Н.А. Семашко.
Уфа, Москва
Denis O. Karimov, Cand. Sci. (Med.), Head of the Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology ; Senior Researcher, N.A. Semashko National Research Institute of Public Health.
Ufa, Moscow
Рябова Юлия Владимировна - к. м. н., заведующий лабораторией токсикологии отдела токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животных, Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека.
450106, Уфа, ул. Степана Кувыкина, 94
Yuliya V. Ryabova - Cand. Sci. (Med.), Head of the Toxicology Laboratory, Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals.
94 Stepana Kuvykina St., Ufa, 450106
Ахмадеев Айдар Ринатович - младший научный сотрудник лаборатории токсикологии отдела токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животных.
Уфа
Aidar R. Akhmadeev - Junior Researcher, Toxicology Laboratory, Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals.
Ufa
Репина Эльвира Фаридовна, к. м. н., старший научный сотрудник лаборатории токсикологии отдела токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животных.
Уфа
Elvira F. Repina - Cand. Sci. (Med.), Senior Researcher, Toxicology Laboratory, Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals.
Ufa
Хуснутдинова Надежда Юрьевна - научный сотрудник лаборатории токсикологии отдела токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животных.
Уфа
Nadezhda Yu. Khusnutdinova - Researcher, Toxicology Laboratory, Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals.
Ufa
Кудояров Эльдар Ренатович - младший научный сотрудник лаборатории генетики отдела токсикологии и генетики с экспериментальной клиникой лабораторных животныхУфа
Eldar R. Kudoyarov - Junior Researcher, Genetics Laboratory, Department of Toxicology and Genetics with an Experimental Clinic of Laboratory Animals.
Ufa
Актуальность: Микрочастицы пластика повсеместно обнаруживаются в окружающей среде и доказано накапливаются в тканях животных и человека, вызывая окислительный стресс, воспаление и другие токсические эффекты. Точность оценки их органоспецифического распределения ограничена, поскольку высокочувствительные спектроскопические методы являются дорогими и трудоёмкими, а визуальная гистология – субъективной.
Цель исследования: Разработка и апробация программного обеспечения для автоматизированной количественной оценки микрочастиц пластика в биологических тканях на основе методов компьютерного зрения.
Материалы и методы: Экспериментальная апробация проведена на биологических образцах, полученных от лабораторных животных, подвергшихся воздействию микрочастиц полистирола размером 100, 500 и 1000 нм. Обработка микрофотографий выполнялась с применением светофильтра EGFP. Представлены результаты разработки и апробации программного обеспечения для количественной оценки микрочастиц пластика в тканях экспериментальных животных с использованием библиотек OpenCV, NumPy и Tkinter на языке Python 3.10.
Результаты: Полученные количественные данные подтверждают, что после однократного системного введения полистирольные частицы диаметром 100, 500 и 1000 нм накапливаются в паренхиме почек, и характер их депонирования зависит от геометрических параметров. Наибольшее число отдельных частиц обнаружено в группах 100 и 1000 нм, тогда как максимальная плотность конгломератов пришлась на фракцию 500 нм.
Заключение: Разработанное программное обеспечение обеспечивает гибкость за счет настройки параметров обработки изображений, что делает его применимым для различных типов биологических образцов. Полученные данные подтверждают эффективность предложенного подхода, который позволяет минимизировать влияние человеческого фактора и стандартизировать процесс анализа.
Background: Microplastic particles (MPs) are ubiquitous detected in the environment and have been shown to accumulate in animal and human tissues, inducing oxidative stress, inflammation, and other toxic effects. The accuracy of assessing their organ-specific distribution remains limited: highly sensitive spectroscopic techniques are expensive and labor-intensive, while visual histology is subjective.
Objective: To develop and validate software for the automated quantitative assessment of microplastic particles in biological tissues using computer vision methods.
Materials and methods: Experimental validation was conducted on biological samples obtained from laboratory animals exposed to polystyrene microplastic particles measuring of 100, 500 and 1000 nm. Microphotographs were processed using an EGFP filter set. The results of the development and validation of software for the quantitative assessment of microplastic particles in the tissue of experimental animals are presented, implemented using the OpenCV, NumPy and Tkinter libraries in Python 3.10.
Results: The obtained quantitative data demonstrate that following a single systemic administration, polystyrene particles with diameters of 100, 500, and 1000 nm accumulate in the renal parenchyma, with deposition patterns dependent on their geometric parameters. The highest number of individual particles was observed in the 100 and 1000 nm groups, whereas the maximum density of conglomerates was found in the 500 nm fraction.
Conclusions: The developed software provides flexibility through adjustable image processing parameters, making it applicable to various types of biological samples. The obtained data confirm the effectiveness of the proposed approach, which minimizes the influence of the human factor and enables standardization of the analysis process.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.