Аннотация:
Исследователи разработали систему искусственного интеллекта под названием ChromAgeNet, которая может выявлять характеристики старения, скрытые в структуре ДНК, по трехмерным изображениям клеток, полученным с помощью обычных микроскопов, предоставляя новый инструмент для изучения старения стволовых клеток крови и будущего поиска способов замедления старения.
С возрастом способность организма вырабатывать клетки крови постепенно снижается. Это изменение тесно связано со снижением функции кроветворной системы. Гемопоэтические стволовые клетки отвечают за выработку различных компонентов крови, таких как эритроциты, лейкоциты и тромбоциты, но внутренние изменения, которые происходят в этих клетках во время старения, часто настолько незаметны, что их трудно обнаружить непосредственно даже при наблюдении под микроскопом.
Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа из Испанского института биомедицинских исследований Бельвите, Суперкомпьютерного центра Барселоны и Института глобального здравоохранения Барселоны совместно разработала ChromAgeNet. Система анализирует трехмерные изображения ядер клеток, чтобы изучить пространственную организацию ДНК внутри ядра и найти скрытые особенности, связанные со старением.
В исследовании, опубликованном в журнале «Aging Cell», ученые использовали для проверки гемопоэтические стволовые клетки мыши. Результаты показывают, что ChromAgeNet может отличать молодые клетки от стареющих с точностью около 77%, что лучше, чем традиционные модели машинного обучения, которые ранее полагались на искусственно заданные признаки.
Исследовательская группа отметила, что внутри ядра ДНК не существует в простой линейной форме, а вместе с белками образует сложную структуру, называемую хроматином. То, как устроен хроматин, влияет на то, какие гены активируются, что, в свою очередь, определяет идентичность и функцию клетки. С возрастом эта трехмерная структура постепенно меняется, но эти изменения часто трудно обнаружить невооруженным глазом.
Чтобы обучить модель искусственного интеллекта, исследователи сначала использовали обычный флуоресцентный краситель DAPI для маркировки ДНК, а затем получили трехмерные микроскопические изображения ядра клетки. Затем нейронная сеть изучает тонкие различия между молодыми и старыми клетками на основе большого количества образцов и строит модель оценки.
Дальнейший анализ показал, что ChromAgeNet фокусируется не на традиционных показателях, таких как размер или форма клеток, а на таких деталях, как сложность организации хроматина в пространстве, распределение гетерохроматина вблизи края клеточного ядра и некоторые области конденсации хроматина с высокой плотностью. Эти структурные особенности, которые раньше было трудно определить количественно, могут содержать важную информацию, тесно связанную с возрастом клеток.
Исследователи также провели эксперименты для проверки концепции. Они лечили стареющие гемопоэтические стволовые клетки различными типами эпигенетических препаратов, а затем использовали ChromAgeNet, чтобы проанализировать, изменили ли препараты структуру организации ДНК и сделали ли ее более похожей на структурные характеристики молодых клеток.
Результаты показывают, что инструмент действительно может обнаруживать структурные изменения, возникающие после лечения лекарствами, и определять, превратились ли некоторые клетки в «более молодые характеристики». Однако исследовательская группа подчеркнула, что это не означает, что эти препараты действительно вернули клетки в более молодое состояние, и не могут доказать, что функции клеток были восстановлены. Текущие результаты лишь иллюстрируют способность ИИ выявлять возрастные структурные изменения и их реакцию на вмешательства.
Исследователи заявили, что в будущем эту технологию можно будет использовать в сочетании с другими инструментами оценки биологического возраста, такими как эпигенетические часы, чтобы предоставить более полную информацию для изучения механизмов старения. Ожидается, что из-за низкой стоимости и широкого применения окрашивания DAPI ChromAgeNet в будущем будет использоваться в высокопроизводительных скрининговых экспериментах для быстрой оценки эффектов различных лекарств и вмешательств на огромных количествах клеток.
Команда также раскрыла модель ChromAgeNet и связанные с ней данные трехмерного изображения клеток, надеясь, что другие исследовательские учреждения смогут дополнительно улучшить технологию оценки возраста клеток на основе этих результатов. Исследователи полагают, что в трехмерной структуре ДНК скрыто огромное количество информации о старении, а искусственный интеллект помогает ученым считывать эти сигналы беспрецедентным способом, открывая новые направления исследований для понимания процесса старения и разработки потенциальных методов борьбы со старением.
Комментарии