Новый метод анализа изображений поможет в разработке лекарств и вакцин

Для разработки вакцин и тестирования лекарств необходимо детальное изучение иммунной системы. Ключевую роль в адаптивном иммунном ответе играют T-лимфоциты (T-клетки).

Метод решетчатой светлопольной микроскопии (lattice light-sheet microscopy, LLSM) позволяет наблюдать за отдельными клетками, например T-клетками, в 4-D. Однако из-за ограниченного количества точек данных не существовало эффективного способа анализа информации, полученной с помощью LLSM.

Исследователи из Pritzker School of Molecular Engineering (PME) Чикагского университета представили решение — конвейер для многомерного анализа данных решетчатой светлопольной микроскопии (LaMDA). Работа опубликована 20 мая в журнале Cell Systems.

Авторы работы, аспиранты Jillian Rosenberg и Guoshuai Cao, изначально изучали функцию T-клеток с помощью многомерной микроскопии и столкнулись с отсутствием эффективного метода анализа. Это привело их к созданию конвейера LaMDA.

«Мы поняли, что изображения потрясающие, но они используются не в полной мере из-за отсутствия доступных техник анализа», — сказал Cao.

Исследователи изменили подход: вместо того чтобы рассматривать каждую клетку как точку данных, они нашли способ рассматривать каждую молекулу как точку данных, что значительно увеличило их общее количество. Это позволило провести сложный анализ.

«Мы разработали конвейер, который позволяет применять машинное обучение и сложный анализ к этим видео, что раньше было невозможно», — пояснила Rosenberg. «Этот анализ позволяет выявлять различия между молекулами, которые невозможно увидеть глазом».

LaMDA может помочь в создании новых вакцин

Сочетая многомерную визуализацию и анализ больших данных, LaMDA может выявлять и даже предсказывать состояния T-клеток. По словам Rosenberg, один из самых многообещающих аспектов LaMDA — это потенциал для предсказания биологических реакций без необходимости проведения сложных экспериментов.

Для дальнейшего подтверждения этой прогностической способности необходимы дополнительные исследования. Однако, как она пояснила, «потенциал для предсказания клеточных состояний и внутриклеточной передачи сигналов — это очень мощное преимущество LaMDA».

Это означает, что LaMDA может иметь множество медицинских применений, таких как тестирование лекарств и разработка вакцин, помимо расширения знаний о биологии T-клеток.

«Исследователи или фармацевтические компании могли бы использовать LaMDA, чтобы определить, как определенные препараты вызывают тонкие изменения во внутриклеточной передаче сигналов, что дает информацию как о безопасности, так и об эффективности лекарства», — сказала Rosenberg.

«Наш конвейер LaMDA также может быть расширен для разработки пептидных вакцин для лечения инфекций, рака и аутоиммунных заболеваний, — добавила она, — или использован для изучения тимического образования или периферической толерантности — двух очень важных тем в биологии T-клеток».

Инструмент для исследований T-клеток и не только

Хотя исследователи начали с изучения T-клеточных рецепторов, создание конвейера LaMDA быстро стало их основной задачей. Используя уже известные факты о T-клетках, они смогли подтвердить эффективность LaMDA как аналитического конвейера, который можно расширить для других областей исследований.

«Хотя в конечном итоге мы хотим больше узнать о T-клетках, наша цель при создании LaMDA состояла в том, чтобы предоставить инструмент для других исследователей для будущих открытий», — сказала Rosenberg. Команда намеренно разработала LaMDA простым в использовании для других ученых, в том числе тех, кто может быть не знаком с методами data science.

«Мы считаем, что этот аналитический конвейер принесет пользу пользователям многомерной микроскопии во всех областях науки», — сказал Cao.

Стоит отметить, что исследователи протестировали LaMDA только на одной молекуле в нескольких различных условиях. «Чтобы сделать этот конвейер более надежным, его следует проверить на других типах клеток, молекулах и условиях, чтобы доказать его широкую применимость и решить любые потенциальные непредвиденные проблемы», — сказал Cao.

В будущем исследователи надеются, что конвейер LaMDA также можно будет использовать для изучения взаимодействия нескольких молекул.