Исследования используют машинное обучение и визуализацию для получения информации о поведении стволовых клеток
Стволовые клетки — это как аварийный набор инструментов человеческого организма. Они обладают уникальной способностью формироваться в другие типы специализированных клеток — от иммунных клеток до клеток мозга. Они могут делиться и регенерировать бесконечно, чтобы чинить и пополнять нашу систему по команде.
Возможность культивировать стволовые клетки в лабораторных условиях и выращивать их в любой тип клеток, который нам нужен, — это Святой Грааль медицины. Эта способность могла бы, например, позволить врачам создавать бесконечный запас новых клеток для восстановления поврежденных тканей и органов. Однако, чтобы найти этот Святой Грааль, нам необходимо всестороннее понимание того, как стволовые клетки реплицируются и переходят в различные типы клеток.
Новое исследование кафедры биомедицинской инженерии имени Альфреда Э. Манна в Университете Южной Калифорнии приближает нас на один шаг к разгадке тайн этих важных клеток. Доцент кафедры биомедицинской инженерии Кейю Шен и его команда использовали машинное обучение для разработки неинвазивной системы, которая предлагает невиданное ранее понимание того, как стволовые клетки размножаются и регенерируют в специализированные клетки.
Работа опубликована в журнале Science Advances .
Шен сказал, что поведение стволовых клеток все еще остается загадкой, а процесс понимания того, как они делятся и изменяются, часто является инвазивным, требующим извлечения стволовых клеток и их окончательного уничтожения в лабораторных условиях.
Новая работа изучает гемопоэтические стволовые клетки , которые живут в нашем костном мозге и дают начало всем клеткам в нашей крови, таким как эритроциты и иммунные клетки . Чтобы стволовые клетки увеличили свою популяцию, сказал Шен, им нужно делиться симметрично, а чтобы они обновлялись, создавая новый, другой тип клеток (например, эритроцит или лейкоцит), им нужно делиться асимметрично.
«В случае трансплантации костного мозга мы хотим, чтобы стволовые клетки делились симметрично, чтобы дать нам как можно больше стволовых клеток, чтобы мы могли использовать их для разных пациентов. Но сейчас стволовые клетки крови не могут быть реально расширены вне тела в клинике», — сказал Шен. «Если мы сможем этого добиться — создать огромный запас гемопоэтических стволовых клеток для трансплантации костного мозга — это решит очень большую проблему для многих пациентов».
Команда Шена изучила метаболическое поведение стволовых клеток — то, как они расщепляют глюкозу на энергию, — с помощью технологии визуализации в реальном времени , известной как микроскопия флуоресцентной визуализации прижизненного свечения.
Стволовые клетки производят свой собственный флуоресцентный материал, известный как аутофлуоресценция, что позволяет визуализации отслеживать метаболизм клеток. Этот метаболизм тесно связан с тем, как клетки будут функционировать и переходить.
«Например, НАДН — одна из таких автофлуоресцентных молекул, и когда они связываются с метаболическим ферментом, они также проявляют различные оптические флуоресцентные свойства, которые мы можем измерить. Таким образом, мы можем измерять их неинвазивно, не убивая клетки», — сказал Шен.
Используя модель мыши , Шен и его команда взяли эту информацию и извлекли флуоресцентные признаки из изображений стволовых клеток, разработав библиотеку из 205 признаков метаболических оптических биомаркеров из каждой отдельной стволовой клетки, 56 из которых были связаны с дифференциацией гемопоэтических стволовых клеток.
Подход машинного обучения позволил команде создать кластерную карту стволовых клеток по сравнению с нестволовыми клетками и отслеживать их поведение и дифференциацию с течением времени. Подход присваивал оценку, чтобы определить, является ли дочерняя клетка стволовой клеткой или нет, или делились ли стволовые клетки асимметрично или симметрично.
«Это очень интересно, потому что мы не убиваем клетки. Мы просто делаем снимки клеток, а затем извлекаем эти особенности. Это может дать нам так много информации о них».
Подход команды к пониманию метаболического состояния стволовых клеток в режиме реального времени предоставит дополнительные фундаментальные знания, которые могут помочь в разработке лекарственных препаратов и передовых методов лечения стволовыми клетками, а также методов регенеративной медицины, при которых можно выращивать и заменять человеческие клетки, ткани и органы.
«Сегодня существуют и другие области применения, например, клеточная терапия. Люди пытаются создать, например, Т-клетки, макрофаги и другие типы клеток, которые имеют свою собственную специфическую полезность в различных типах заболеваний», — сказал Шен.
«Для специалистов по стволовым клеткам это захватывающая технология, поскольку мы позволяем им наблюдать за состоянием стволовых клеток в режиме реального времени, а затем отслеживать каждую клетку с течением времени, что в настоящее время невозможно».