Kod kreskowy AI wykrywa zombie-komórki starzenia, nie niszcząc tkanki

Edytowane przez: Svitlana Velhush

Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology zaproponowali sposób rozpoznawania starzejących się komórek w żywych tkankach bez konieczności ich niszczenia. Metoda łączy mikroskopię ramanowską, która odczytuje skład chemiczny komórek na podstawie widma odbitego światła, z danymi ekspresji genów i uczeniem maszynowym. W rezultacie powstaje unikalny „kod kreskowy” — zestaw cech spektralnych, po których można odróżnić „zombie-komórki” od zwykłych.

Z wiekiem w organizmie gromadzą się komórki, które przestały się dzielić, ale nie obumarły. Wydzielają sygnały zapalne i sprzyjają rozwojowi nowotworów, zwłóknienia i innych zaburzeń związanych z wiekiem. Klasyczne markery, takie jak białka p16 i p21, wymagają utrwalenia i zniszczenia próbki, dlatego nie można ich stosować do diagnostyki za życia. Nowe podejście rozwiązuje ten problem: widmo ramanowskie rejestruje zmiany w lipidach i innych cząsteczkach bez ingerencji w komórkę.

Badacze porównali tkanki skóry i płuc młodych oraz starych myszy. W starszych próbkach wyraźnie wzrosła synteza i gromadzenie lipidów, a w skórze nasiliły się szlaki związane ze skurczem mięśni i remodelingiem macierzy zewnątrzkomórkowej. W płucach aktywowały się geny odpowiedzi immunologicznej i zapalenia. Te zmiany biochemiczne stały się podstawą zbioru uczącego dla algorytmu.

Uczenie maszynowe wyodrębniło z tysięcy pików spektralnych kilka kluczowych, które najdokładniej korelują ze stanem starzenia komórkowego. Teraz, zgodnie z zamysłem autorów, wystarczy zarejestrować widmo w kilku charakterystycznych zakresach, aby z dużym prawdopodobieństwem określić, czy komórka weszła w stan senescencji. Metoda została na razie przetestowana tylko na myszach i w warunkach laboratoryjnych.

Zaleta tego podejścia jest oczywista: nie wymaga biopsji i pozwala w perspektywie śledzić dynamikę gromadzenia się zombie-komórek w czasie rzeczywistym. Jednak dane ograniczają się do modeli zwierzęcych, a przeniesienie na człowieka będzie wymagało weryfikacji na ludzkich tkankach i badań klinicznych. Ponadto mikroskopia ramanowska nie stała się jeszcze rutynowym narzędziem w klinice — sprzęt jest drogi i wymaga specjalnego przeszkolenia.

Jeśli metoda potwierdzi swoją niezawodność, może zmienić wyobrażenie o tym, jak mierzyć wiek biologiczny tkanek. Zamiast pośrednich markerów krwi lub niszczących prób pojawi się możliwość „odczytywania” stanu komórek bezpośrednio i nieinwazyjnie. Przybliży to moment, w którym terapie ukierunkowane na usuwanie lub odmładzanie starzejących się komórek będą mogły opierać się na precyzyjnych, indywidualnych danych o ich rozmieszczeniu w organizmie.

6 Wyświetlenia

Źródła

  • AI“条形码”可识别衰老组织中“僵尸细胞”

Komentarze

Czytaj więcej artykułów na ten temat:

🚨: These Butterflies Live Nearly a Year by Slowing Down Aging Itself 🦋⏳ A study from the University of Bristol, published in Nature Communications, has revealed that tropical Heliconius butterflies have evolved an extraordinary ability: they age far more slowly than most

Image
Image
Reply
Czy znalazłeś błąd lub niedokładność?Rozważymy Twoje uwagi tak szybko, jak to możliwe.