Обучение компьютерной программы отслеживанию клеток
Ученые из Gladstone Institutes разработали подход, использующий нейронные сети (искусственный интеллект, обнаруживающий паттерны) для анализа расположения сотен клеток, растущих вместе в колонии. Применив технику к стволовым клеткам, программа показала, что небольшое количество клеток действует как «лидеры», способные направлять движение соседей.
«Этот метод дает нам гораздо более полное представление о том, как клетки ведут себя, как они работают совместно и как объединяются в физическом пространстве, чтобы сформировать сложные органы», — говорит Тодд МакДевитт, старший автор статьи в Stem Cell Reports.
Как работает метод
- Три разные нейронные сети были обучены отслеживать движение отдельных клеток в колониях тысяч клеток.
- По отдельности они не превосходили человека, но в
комбинации были эффективнее:
- Нейросети находили 94% всех клеток в последовательных кадрах (отслеживая их во времени), человек — 90%.
- Совокупные нейросети были в 500 раз быстрее: 0.35 секунды на анализ кадра против ~3 минут у человека.
Ключевые открытия в поведении стволовых клеток
Применение метода к новым колониям стволовых клеток выявило неожиданно высокую активность:
- Почти все клетки двигались, хотя колонии выглядели статичными невооруженным глазом.
- Больше всего двигались клетки ближе к краям колонии.
- Клетки часто начинали и останавливали движение: в среднем 15 минут движения сменялись 10-минутной фазой покоя.
- Наблюдалось разнообразие профилей движения: одни клетки двигались упорно в одном направлении, другие — хаотично, не удаляясь далеко.
- Обнаружены «лидеры» и «последователи»: движение небольшого числа клеток распространялось на соседей, в итоге меняя динамику всей колонии.
Значение и перспективы
- Метод позволяет изучать, как изменение условий среды (питательные вещества, лекарства) влияет на движение клеток.
- Он помогает отслеживать, как колонии стволовых клеток начинают формировать многослойные структуры, подобные раннему эмбриону.
- Эти данные критически важны для биоинженерии сложных органов (органоидов), где необходимо понять, как клетки кооперируются для самоорганизации.
- Следующий шаг — использование нейросетей для анализа движения клеток с генетическими мутациями, чтобы выявить влияние конкретных генов на организацию клеток.