Новый метод позволяет обнаруживать возрастные изменения в стволовых клетках с точностью 77% на основе изображений ядер. Рассмотрим, какие биомаркеры старения выявил алгоритм и как это может помочь в разработке методов омоложения.
Старение постепенно уменьшает способности кроветворной системы поддерживать необходимый уровень производства клеток крови, что усложняет исследование старения стволовых клеток. Для преодоления этой проблемы ученые из Биомедицинского исследовательского института Бельвитже и Барселонского суперкомпьютерного центра создали ChromAgeNet. Это инструмент на основе искусственного интеллекта, который выявляет закономерности, связанные с возрастом, в трехмерной организации хроматина.
Хроматин представляет собой вещество клеточного ядра, состоящее из ДНК и белков, упаковывающее генетический код и регулирующее активность генов. Исследователи проанализировали трехмерные изображения ядер гемопоэтических стволовых клеток мышей, окрашенных стандартным красителем DAPI. Применяя сверточную нейронную сеть, модель научилась различать молодые и старые клетки исключительно по внешнему виду их ядер. В результате точность классификации составила 77%, что превзошло предыдущие модели машинного обучения, сосредоточенные только на характеристиках хроматина.
Изменения, связанные со старением, зачастую незаметны невооруженным глазом, так как архитектура ядра изменяется незначительно. Тем не менее, ChromAgeNet способен идентифицировать комбинации пространственных характеристик, такие как энтропия хроматина или позиция гетерохроматина у края ядра, которые содержат информацию о возрасте клетки. Понимание того, какие именно элементы организации ДНК использует ИИ для прогнозов, выходит за рамки простой классификации и предоставляет новые биомаркеры старения, дополняя известные эпигенетические часы.
Новый метод также продемонстрировал потенциал для скрининга терапий, способных изменять возрастные характеристики. Применив модель к клеткам, обработанным эпигенетическими препаратами, команда проверила, приводят ли эти вмешательства к изменениям в архитектуре хроматина, соответствующим более молодому состоянию. Хотя функциональное омоложение клеток не было зафиксировано, полученные результаты подтвердили возможность использования этого инструмента для выявления возрастных изменений в ответ на терапию.
В процессе разработки использовались недорогие материалы, а сам набор данных изображений и алгоритм были предложены научному сообществу. Это открывает путь к высокопроизводительному анализу образцов и ускорению поиска кандидатов для стратегий омоложения. Исследование показывает, что организация ДНК содержит измеримую информацию о старении, которую можно извлечь с помощью искусственного интеллекта для поддержания функций стволовых клеток.
Фото: hi-tech.mail.ru