Un model de inteligență artificială care analizează modul în care ADN-ul este organizat în interiorul nucleului ar putea oferi o nouă modalitate de studiere a îmbătrânirii în celulele stem formate din sânge și de a evalua intervențiile potențiale menite să inverseze schimbările asociate cu vârsta.
Cercetătorii de la Institutul de Cercetare Biomedicală Bellvitge (IDIBELL), Centrul Supercomputing Barcelona și instituții colaboratoare au dezvoltat ChromAgeNet, un cadru de învățare profundă antrenat pe imagini de microscopie tridimensională a celulelor stem hematopoietice (HSCs). Studiul, publicat în Aging Cell, sugerează că modificările în arhitectura cromatinei furnizează suficiente informații pentru ca inteligența artificială să distingă între celulele tinere și cele îmbătrânite, chiar și atunci când aceste diferențe sunt dificil de identificat cu ochiul liber.
HSCs mențin producția de celule sanguine și imune pe parcursul vieții, dar funcția lor se deteriorează odată cu înaintarea în vârstă. Cercetările pentru biomarkeri ai îmbătrânirii biologice s-au concentrat în mare parte pe măsurători moleculare precum metilarea ADN-ului. ChromAgeNet extrage informații din organizarea fizică a cromatinei, complexul de proteine ADN împachetat în interiorul nucleului.
Modelul a fost antrenat folosind nuclee HSC colorate cu DAPI de la șoareci tineri și bătrâni. În loc să se bazeze pe cercetători pentru a predefini care caracteristici nucleare ar putea conta, rețeaua neurală convoluțională a învățat modele direct din imagini de microscopie. Combinând informațiile dintr-un întreg set de imagini 3D, și-a îmbunătățit capacitatea de a separa cele două grupe de vârstă.
Echipa a investigat, de asemenea, ce a condus la predicții. Analizele AI explicabile au indicat caracteristici precum entropia cromatinei, heterocromatina periferică și condensatele cromatinei. În celulele tinere, regiunile informative tindeau să se grupeze în jurul structurilor precum membrana nucleară, în timp ce atenția era mai dispersată în nucleele bătrâne, în concordanță cu dezorganizarea crescândă a cromatinei în timpul îmbătrânirii.
Cercetătorii au aplicat apoi ChromAgeNet pe HSCs bătrâni expuși la compuși care afectează semnalizarea Rho GTPase sau reglarea cromatinei. Mai multe tratamente au modificat „scorurile tinereții” ale celulelor determinate de IA către cele observate în HSCs tinere, cu modificări particulare clare urmând tratamentul cu compuși care modifică cromatina.
Această descoperire face ca screening-ul fenotipic bazat pe imagini să fie o aplicație intrigantă. Colorarea DAPI este ieftină și deja folosită pe scară largă, permițând potențialul de a se integra în fluxurile de lucru ale microscopiei relativ scalabile, fără a fi necesară o analiză de profilare moleculară pentru fiecare celulă.
Dar un nucleu care arată mai tânăr nu este sinonim cu o celulă stem rejuvenată. Așa cum subliniază autorii, „validarea funcțională directă și măsurători independente ale vârstei biologice vor fi necesare” înainte ca modificările în scorurile ChromAgeNet să poată fi interpretate ca fiind o rejuvenare autentică.
Pentru moment, ChromAgeNet rămâne o dovadă de concept preclinică. Modelul a fost dezvoltat în HSCs de șoareci, iar vârsta cronologică a fost folosită ca un substitut pentru vârsta biologică, în ciuda unei heterogenități semnificative de la o celulă la alta. Condițiile de imagistică pot introduce, de asemenea, batere în…
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
