The mystery of how cells come together to form tissues and organs during the earliest stages of life has long puzzled developmental biologists. It’s like watching an intricate dance of cellular activity as cells shift, split, and grow in a carefully coordinated process. Into this fascinating dance, engineers at MIT saw a window —in embryonic development.
Zespół z MIT wniósł kluczowy wkład w tej dziedzinie, tworząc metodę przewidywania zachowania poszczególnych komórek na najwcześniejszym etapie rozwoju zarodka muszki owocowej. Metoda ta, opisana w artykule badanie opublikowane w Nature Methods, śledzi komórki minuta po minucie i może być potencjalnym przełomem w zrozumieniu rozwoju bardziej złożonych organizmów. Może również okazać się instrumentalny w identyfikacji wczesnych oznak chorób, takich jak astma i rak.
The engineers designed a deep-learning model that can analyze high-resolution videos of fruit fly embryos, each starting as a cluster of about 5,000 cells. This model predicts how each cell folds, divides, and reconfigures itself during the crucial first hour of embryonic development. The research team named this initial phase as ‘gastrulation’ where individual cells rearrange on a minute-by-minute scale. Ming Guo, associate professor of mechanical engineering at MIT and co-author of the study, noted that modeling this period enables intricate understanding of how local cell interactions contribute to the formation of global tissues and organisms.
Co imponujące, model zapewnił dokładność 90% przy przewidywaniu dynamicznych zachowań poszczególnych komórek. Daje to bezprecedensowy wgląd w to, jak pozornie jednolity zarodek zaczyna rozwijać unikalne struktury. Oprócz muszek owocowych, zespół widzi również potencjał w zastosowaniu tego modelu do innych gatunków, w tym danio pręgowanego i myszy, w celu zidentyfikowania uniwersalnych wzorców w rozwoju embrionalnym.
Innowacyjny model może również okazać się kluczowy dla zrozumienia nieprawidłowego tworzenia się tkanek związanego z chorobami. Według Haiqian Yang, absolwentki MIT i współautorki badania, tkanki astmatyczne wykazują różną dynamikę komórek, gdy są obrazowane na żywo, a model może uchwycić te subtelne różnice dynamiczne. Taka kompleksowa reprezentacja zachowania tkanek może potencjalnie poprawić diagnostykę lub testy przesiewowe leków.
W dziedzinie, w której naukowcy tradycyjnie modelują rozwój embrionalny jako chmurę punktów, postrzegając każdą komórkę jako poruszający się punkt, lub jako pianę, w której komórki są reprezentowane jako przesuwające się bąbelki, Guo i Yang zdecydowali się połączyć oba modele. W ten sposób udało im się stworzyć podwójną strukturę graficzną, która pozwala modelowi śledzić szczegółowe właściwości, takie jak lokalizacja jądra komórki, jej interakcja z sąsiednimi komórkami oraz to, czy w danym momencie się składa, czy dzieli.
Do szkolenia modelu naukowcy wykorzystali rzadkie filmy o wysokiej rozdzielczości przedstawiające gastrulację muszki owocowej dostarczone przez University of Michigan. Następnie, wykorzystując trzy z tych filmów do treningu, przetestowali model na czwartym. Wynik był znakomity: model dokładnie przewidział nie tylko zmiany w każdej komórce, ale także czas, co do minuty.
Despite the model’s readiness for wider application across other multicellular systems, including human tissues, the primary challenge lies in obtaining high-quality data. Guo expressed optimism, stating that if they could access quality data of specific tissues, this model could predict the development of many more structures.
To przełomowe badanie, wspierane częściowo przez amerykańskie Narodowe Instytuty Zdrowia, zapowiada rewolucję w biologii i medycynie. Dowiedz się więcej na ten temat, czytając oryginalny artykuł na MIT News.
This website uses cookies.