Úvod: Umělé neuronové sítě se stávají důležitou technologií při analýze dat a jejich vliv začíná prostupovat i do oblasti medicíny. Naše pracoviště se dlouhodobě věnuje experimentální chirurgii, na to navazuje náš zájem o pokrok v ostatních oblastech moderních technologií a tím i umělých neuronových sítí. V rámci aktuálního čísla chceme prozkoumat i tento aspekt technického pokroku. Hlavním cílem je kritické zhodnocení silných i slabých stránek technologie umělých neuronových sítí s ohledem na využití v klinické a experimentální chirurgii. Metody: V článku je věnována pozornost in-silico modelování a zejména pak možnostem neuronových sítí s ohledem na zpracování obrazových dat v medicíně. V textu je krátce shrnut historický vývoj hlubokého učení neuronových sítí a základní principy jejich fungování. Dále je představena taxonomie základních řešených úloh. Zmíněny jsou i možné problémy při učení i s možnostmi jejich řešení. Výsledky: Článek poukazuje na rozličné možnosti umělých neuronových sítí v biologických aplikacích. Na řadě biomedicínských aplikací umělých neuronových sítí popisuje rozdělení a princip základních úloh strojového učení a hlubokého učení – klasifikace, detekce a segmentace. Závěr: Aplikace metod umělých neuronových sítí mají v medicíně a chirurgii značný potenciál. Obcházejí potřebu zdlouhavého subjektivního nastavování parametrů znalostním inženýrem, neboť se učí přímo z dat. Při využití nevhodně vyváženého datasetu však může docházet k neočekávaným, avšak zpětně vysvětlitelným chybám. Řešení představuje vytvoření dostatečně bohatého datasetu pro učení a ověření funkce.

Introduction: Artificial neural networks are becoming an essential technology in data analysis, and their influence is starting to permeate the field of medicine. Experimental surgery has been a long-term subject of study of our lab; this is naturally reflected in our interest in other areas of modern technologies including artificial neural networks and their advancements. In the current issue, we would like to explore this aspect of technical progress. The main goal is to critically evaluate the strengths and weaknesses of artificial neural network technology concerning its use in clinical and experimental surgery. Methods: The article is focused on in-silico modeling, particularly on the potential of neural networks in terms of image data processing in medicine. The text briefly summarizes the historical development of deep learning neural networks and their basic principles. Furthermore, basic taxonomy tasks are presented. Finally, potential learning problems and possible solutions are also mentioned. Results: The article points out various possible uses of artificial neural networks in biological applications. Several biomedical applications of artificial neural networks are used to describe the division and principles of the most common tasks of machine learning and deep learning such as classification, detection, and segmentation. Conclusion: The application of artificial neural network methods in medicine and surgery offers a considerable potential; by learning directly from the data, they make it possible to avoid lengthy and subjective setting of parameters by an expert engineer. Nevertheless, the use of an unbalanced dataset can lead to unexpected, although traceable errors. The solution is to collect a dataset large enough to enable both learning and verification of proper functionality.

• MeSH
• deep learning MeSH
• lidé MeSH
• neuronové sítě * MeSH
• počítačové zpracování obrazu MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH

Repopulace decelularizované tkáně buňkami je velmi nadějným směrem, kterým by se mohl řešit nedostatek tkání a orgánů pro transplantace, přičemž jaterní tkáňové inženýrství není výjimkou. Decelularizovaný jaterní skelet slouží jako ideální 3D prostředí pro recelularizaci, neboť je v něm zachována tkáňově specifická mikroarchitektura proteinů extracelulární matrix (ECM) s poziční informací jak pro osídlení novými buňkami, tak pro jejich migraci, růst a diferenciaci. Při použití autologních buněk by navíc nově konstruovaný štěp měl postrádat imunogenicitu v hostitelském organismu, bylo by tedy možné se kompletně vyhnout imunosupresi, která je v současnosti nutnou součástí terapie po transplantaci. Tento přehled uvádí příklady dosud provedených decelularizačních a repopulačních experimentů v játrech, přičemž upozorňuje na pokroky a poukazuje na výzvy, které je třeba řešit.

Repopulation of decellularized tissue with cells is a very promising approach in tissue engineering, with liver tissue engineering not being an exception. Decellularized liver scaffolds can serve as an excellent 3D environment for recellularization as it maintain tissue-specific microarchitecture of ECM proteins with important spatial cues for cell adhesion, migration, growth and differentiation. Moreover, by using autologous cells the newly constructed graft should lack immunogenicity in the host organism and thus eliminate the need for immunosuppressive therapy in the post-transplant period. This review provides an overview of liver decellularization and repopulation experiments done so far while highlighting the advances as well as pin-pointing the challenges that remain to be solved.

• Klíčová slova
• decelularizace jater, depopulace jater,
• MeSH
• játra chemie   MeSH
• lidé MeSH
• modely u zvířat MeSH
• prasata MeSH
• regenerativní lékařství metody   MeSH
• tkáňové inženýrství * MeSH
• tkáňové podpůrné struktury MeSH
• transplantace jater MeSH
• zvířata MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• zvířata MeSH
• Publikační typ
• práce podpořená grantem MeSH
• přehledy MeSH