[ad_1]
Большинство человеческих заболеваний можно связать с неисправными частями клетки – опухоль может расти, потому что ген не был точно переведен в конкретный белок, или, например, возникает метаболическое заболевание, потому что митохондрии не срабатывают должным образом. Но чтобы понять, какие части клетки могут выйти из строя при болезни, ученым сначала нужно иметь полный список частей.
Объединив микроскопию, биохимические методы и искусственный интеллект, исследователи из Медицинской школы Сан-Диего Калифорнийского университета и их сотрудники сделали то, что, по их мнению, может оказаться значительным шагом вперед в понимании человеческих клеток.
Техника, известная как Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), описана 24 ноября 2021 г. в Природа.
«Если вы представляете клетку, вы, вероятно, изобразите красочную диаграмму в своем учебнике клеточной биологии с митохондриями, эндоплазматическим ретикулумом и ядром. Но разве в этом вся история? Определенно нет, – сказал Трей Идекер, доктор философии, профессор Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего и Онкологического центра Мурса. «Ученые давно поняли, что мы не знаем больше, чем знаем, но теперь у нас наконец-то есть способ заглянуть глубже».
Идекер руководил исследованием с Эммой Лундберг, доктором философии из Королевского технологического института KTH в Стокгольме, Швеция, и Стэнфордского университета.
В пилотном исследовании MuSIC выявил около 70 компонентов, содержащихся в линии клеток почек человека, половина из которых никогда ранее не наблюдалась. В одном примере исследователи заметили группу белков, образующих незнакомую структуру. Работая с коллегой из Калифорнийского университета в Сан-Диего Джином Йео, доктором философии, они в конечном итоге определили, что структура представляет собой новый комплекс белков, связывающих РНК. Комплекс, вероятно, участвует в сплайсинге, важном клеточном событии, которое делает возможной трансляцию генов в белки и помогает определить, какие гены активируются в какое время.
Внутренности клеток – и множество обнаруженных в них белков – обычно изучаются с использованием одного из двух методов: визуализации под микроскопом или биофизической ассоциации. С помощью визуализации исследователи добавляют флуоресцентные метки различных цветов к интересующим белкам и отслеживают их движения и ассоциации в поле зрения микроскопа. Чтобы изучить биофизические ассоциации, исследователи могут использовать антитело, специфичное к белку, чтобы вытащить его из клетки и посмотреть, что еще к нему прикреплено.
Команда уже много лет интересуется картированием внутреннего устройства клеток. Что отличает MuSIC, так это использование глубокого обучения для картирования клетки непосредственно из изображений клеточной микроскопии.
«Комбинация этих технологий уникальна и эффективна, потому что впервые были объединены измерения в совершенно разных масштабах», – сказал первый автор исследования Юэ Цинь, аспирант биоинформатики и системной биологии в лаборатории Идекера.
Микроскопы позволяют ученым видеть с точностью до одного микрона, размером с некоторые органеллы, такие как митохондрии. Более мелкие элементы, такие как отдельные белки и белковые комплексы, нельзя увидеть в микроскоп. Методы биохимии, которые начинаются с одного белка, позволяют ученым перейти к нанометровому масштабу. (Нанометр – это одна миллиардная метра, или 1000 микрон.)
«Но как преодолеть этот разрыв от нанометров до микронных масштабов? Это долгое время было большим препятствием для биологических наук », – сказал Идекер, который также является основателем инициативы UC Cancer Cell Map Initiative и Центра вычислительной биологии и биоинформатики Калифорнийского университета в Сан-Диего. «Оказывается, вы можете сделать это с помощью искусственного интеллекта – глядя на данные из нескольких источников и прося систему собрать их в модель клетки».
Команда обучила платформу искусственного интеллекта MuSIC просматривать все данные и строить модель клетки. Система еще не сопоставляет содержимое ячеек с определенными местоположениями, такими как диаграмма из учебника, отчасти потому, что их местоположение не обязательно фиксировано. Вместо этого расположение компонентов является плавным и меняется в зависимости от типа ячеек и ситуации.
Идекер отметил, что это пилотное исследование для тестирования MuSIC. Они изучили только 661 белок и один тип клеток.
«Следующий четкий шаг – продуть всю человеческую клетку, – сказал Идекер, – а затем перейти к различным типам клеток, людям и видам. В конце концов, мы сможем лучше понять молекулярную основу многих заболеваний, сравнив различия между здоровыми и больными клетками ».
Соавторы: Майя Л. Госзтыла, Маркус Р. Келли, Стивен М. Блю, Фан Чжэн, Майкл Чен, Лия В. Шаффер, Кэтрин Ликон, Джон Дж. Ли, Софи Н. Лю, Эрика Сильва, Джису Пак, Адриана Питеа, Джейсон Ф. Крейсберг, Калифорнийский университет в Сан-Диего; Эдвард Л. Хаттлин, Лаура Понтано Вайтес, Тиан Чжан, Стивен П. Гайги, Дж. Уэйд Харпер, Гарвардская медицинская школа; Каспер Ф. Винснес, Анна Бэкстрём, Вей Оуян, Королевский технологический институт KTH; Людивин Вачёль, Дени Л. Дж. Лафонтен, Свободный университет Брюсселя; и Цзяньчжу Ма, Пекинский университет.
Связанный
[ad_2]
Source