Rozszyfrowanie komunikacji komórkowej: jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje nasze rozumienie rozwoju komórek

Rozszyfrowanie rozwoju embrionalnego: przełomowe odkrycie naukowców z MIT

Komórki embrionalne, które początkowo są jedynie komórkami macierzystymi, w miarę rozwoju przyjmują indywidualne role. Zaczynają się różnicować, przekształcając się w różne typy komórek, takie jak komórki mózgowe, wątrobowe czy mięśniowe. Zmiany te prowadzą do tworzenia trójwymiarowych struktur, takich jak tkanki i narządy. Los każdej komórki, w tym jej konkretna specjalizacja, jest regulowany przez aktywację lub wyciszenie określonych genów. Te wzorce aktywności genów kształtują następnie strukturę i funkcję komórki, umożliwiając jej pełnienie unikalnej roli w organizmie.

Proces ten nie ma jednak charakteru izolowanego. Komórki nieustannie komunikują się ze sobą, wymieniając sygnały chemiczne ze swoimi sąsiadami. Pomaga im to ocenić otoczenie, zorientować się, na jakim etapie rozwoju się znajdują, oraz przygotować się na swój ostateczny los. W tym celu sygnały są przekazywane poprzez szlaki sygnałowe – serię etapów, które przekształcają sygnały zewnętrzne w zmiany aktywności genów w komórce.

Nowe podejście do mapowania szlaków sygnałowych

Dla naukowców rozszyfrowanie tego skomplikowanego języka komórek ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia rozwoju tkanek, chorób oraz sposobów korygowania nieprawidłowości w ich funkcjonowaniu. Jednak zadanie to od dawna stanowiło wyzwanie, ponieważ powszechnie uważano, że wpływ szlaków sygnałowych różni się znacznie w zależności od typu komórek. Ta domniemana zmienność sprawiała, że konieczne było tworzenie oddzielnych map dla każdego typu komórek, co jest żmudnym i skomplikowanym zadaniem.

Jednak najnowsze odkrycia naukowców z MIT wskazują, że proces ten może nie być tak żmudny, jak wcześniej sądziliśmy. Badanie prowadzone przez Pulina Li i doktoranta Nicholasa Hutchinsa wykazało, że każda ścieżka sygnałowa pozostawia unikalny ‘odcisk palca’ – charakterystyczny wzór aktywności genów, który dostarcza wskazówek dotyczących sygnałów, z jakimi zetknęła się komórka. Co ciekawe, odciski te są spójne w różnych typach komórek dla tej samej ścieżki sygnałowej. Dzięki tej spójności naukowcy mogą teraz wykorzystywać te specyficzne dla danej ścieżki odciski do rekonstrukcji ścieżek sygnałowych w wielu typach komórek, co eliminuje konieczność tworzenia indywidualnych map.

IRIS: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach nad komórkami

To przełomowe odkrycie zostało zrealizowane dzięki modelowi uczenia maszynowego o nazwie IRIS. IRIS jest na tyle zaawansowany, że potrafi wykrywać różne „odciski palców” szlaków sygnałowych oraz określać sygnały, jakie komórka odbierała na różnych etapach rozwoju, nawet w przypadku nieznanych dotąd typów komórek. Technologia ta stanowi znaczący krok naprzód w stosunku do tradycyjnych metod, które opierały się na badaniu każdego możliwego szlaku w każdym typie komórek. Otwiera ona możliwości kompleksowego mapowania historii sygnalizacji każdej komórki w embrionie mysim lub ludzkim na niespotykaną dotąd skalę.

Wyniki badań naukowców, opublikowane w renomowanym czasopiśmie Nature Methods jak podano w czasopiśmie, mogłoby to znacznie przyspieszyć prace nad modyfikacją komórek macierzystych na potrzeby medycyny regeneracyjnej. Mogłoby to również przyczynić się do postępów w tworzeniu organoidów, czyli miniaturowych, trójwymiarowych modeli prawdziwych narządów, wykorzystywanych do badań nad chorobami i testowania leków. Zidentyfikowanie wzorców sygnałów, które skłaniają komórkę macierzystą do przekształcenia się w określony typ komórki, mogłoby pomóc naukowcom w kontrolowaniu losów komórek macierzystych, zarówno w warunkach laboratoryjnych, jak i w kontekście medycznym.

IRIS, model oparty na sieci neuronowej, jest systemem opartym na sztucznej inteligencji, opracowanym w celu rozpoznawania wzorców w złożonych danych – podobnie jak nasze mózgi rozszyfrowują wzorce. Analizuje on ogólną aktywność genów komórki i szacuje szlaki sygnałowe, które prawdopodobnie są aktywne podczas rozwoju. Naukowcy wyszkolili IRIS przy użyciu obszernego zbioru danych, rejestrując reakcje tysięcy ludzkich embrionalnych komórek macierzystych na kombinacje sześciu głównych szlaków sygnałowych na różnych etapach. Szkolenie to doprowadziło do stworzenia kompleksowej mapy odzwierciedlającej wpływ kombinacji sygnałów na zachowanie komórek.

Aby pokazać praktyczne zastosowanie systemu IRIS, zespół przetestował go na pojedynczych komórkach z embrionów myszy w fazie gastrulacji – etapie, na którym komórki zaczynają szybko rozdzielać między sobą role. IRIS dokładnie przewidział, kiedy i gdzie aktywowały się określone szlaki sygnałowe w komórkach, które miały utworzyć tkankę serca, jelit, mięśni i rdzenia kręgowego. Różnice w cząsteczkach sygnałowych nakazują komórkom tworzenie właściwych struktur w odpowiednich miejscach.

Naukowcy wykorzystali również model IRIS do zidentyfikowania sygnałów niezbędnych do powstania typu komórek o kluczowym znaczeniu dla rozwoju płuc. Zgodnie z przewidywaniami modelu eksperyment przeprowadzony na embrionach myszy potwierdził, że stymulacja określonego szlaku sygnałowego sprzyjała wzrostowi charakterystycznemu dla płuc. Dzięki zidentyfikowaniu dokładnych kombinacji sygnałów, które kierują rozwojem komórek płucnych, naukowcy mogą tworzyć modele tkanki płucnej hodowane w laboratorium z większą niezawodnością.

“IRIS pomaga nam rozszyfrować język, jakim posługują się komórki w komunikacji, w tempie znacznie szybszym niż to, jakie można realistycznie osiągnąć w tradycyjnych eksperymentach” – mówi Hutchins. Dodaje, że modele te umożliwiłyby naukowcom badanie chorób takich jak astma, rak płuc i zwłóknienie płuc, w których dochodzi do bliznowacenia tkanki płucnej, często bez znanej przyczyny. Modele takie można następnie wykorzystać do testowania potencjalnych terapii, a ostatecznie pomóc w opracowaniu metod leczenia regeneracyjnego, które pozwolą naprawić uszkodzoną tkankę.

Wraz z postępem technologicznym implementi.ai mogłoby pomóc firmom we wdrażaniu automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji do ich działalności oraz w odkrywaniu sposobów na zrewolucjonizowanie ich działalności.

Więcej szczegółów na temat tego przełomowego badania można znaleźć na stronie MIT News.