ИИ определяет генетические нарушения по изображениям клеток, открывая новый путь для разработки лекарств

Исследователи из Института Пауля Шеррера (PSI) разработали ИИ, который может открыть новый, экономически эффективный подход к выявлению паттернов генетических нарушений на изображениях клеток, что потенциально позволит разрабатывать новые лекарства.

Работа опубликована в журнале Cell Systems.

Современная медицина фокусируется на раннем выявлении и направленном воздействии на гены, связанные с болезнями. Для сложных заболеваний, таких как рак, нейродегенеративные болезни (например, болезнь Альцгеймера) и хронические воспаления, связанные со старением, задача состоит не только в идентификации отдельных генов, но и в понимании их регуляторных сетей. Становится ясно, что ключевую роль играет трёхмерная организация ДНК в ядре клетки — хроматин.

До сих пор анализ таких генетических изменений опирался на сложные и дорогие методы анализа экспрессии генов или секвенирования. В новой работе исследователи под руководством Г.В. Шивашанкара (лаборатория мультимасштабной биоимиджинга PSI, профессор ETH Zurich) и Кэролайн Улер (Директор центра Эрика и Венди Шмидт в Broad Institute, профессор MIT) представили новый подход.

Вместе с коллегами они разработали систему искусственного интеллекта под названием Image2Reg. Она может позволить выявлять генетические нарушения и потенциальные мишени для лекарств, основываясь исключительно на простых микроскопических изображениях ядра клетки, например, полученных после окрашивания синим флуоресцентным красителем Хёхста.

«Комбинация визуализации, машинного обучения и молекулярных сетей может в конечном итоге обеспечить быстрый и экономически эффективный доступ к диагностике и терапии», — объясняет Шивашанкар.

Как работает Image2Reg:

1. Анализ изображения клетки: ИИ (свёрточная нейронная сеть, CNN) идентифицирует тонкие, но систематические изменения во внешнем виде хроматина, возникающие при нарушении или экспериментальной гиперстимуляции активности определённого гена.
2. Построение биологической сети: Одновременно создаётся специфичная для типа клетки сеть, описывающая, как гены связаны друг с другом. Она основана на:
   • известных белок-белковых взаимодействиях;
   • данных об экспрессии генов (из анализа отдельных клеток и классических коллективных измерений).
   • Эта информация суммируется в математической модели, создающей числовое представление каждого гена, отражающее его функцию и роль в системе.
3. Интеграция уровней: Математический процесс — ядерная машина, а именно нейронное тангенциальное ядро (NTK) — объединяет паттерны, выведенные из анализа изображений, с функциональными связями между генами в биологической сети.

Точность предсказаний значительно выше случайного уровня

Для обучения ИИ исследователи использовали почти миллион изображений отдельных клеток — контрольных и с целенаправленно гиперактивированным геном.

В последующем тесте модель должна была определить, какой из 41 возможного гена был изменён, основываясь только на изображениях клеток. Точность ИИ составила 26%. Это означает, что в каждой четвёртой клетке он правильно определял модифицированный ген. Для сравнения, при случайном угадывании успешность составила бы около 2%. Это явное указание на существование в структуре клетки узнаваемых паттернов, связанных с определёнными генами.

«[Метод] строит мост между формой и функцией, между изображением и биологией», — объясняет Улер.

Инструмент для диагностики и лечения

Процесс Image2Reg ещё находится в зачаточном состоянии, но открывает путь к практическому применению. Многие болезни возникают из-за нарушений в регуляции генов. Авторы предполагают, что Image2Reg можно будет использовать для выявления поражённых генов без необходимости в сложных экспериментальных анализах.

В конечном счёте, есть надежда, что этот процесс позволит выявлять болезни на ранних стадиях, задолго до появления классических маркеров (белки, РНК) или симптомов.

В рамках нового стартапа исследователи планируют использовать свои находки для разработки терапии против в настоящее время неизлечимого фиброза — состояния, при котором функциональная ткань в органах (лёгкие, печень, сердце) заменяется жёсткой рубцовой тканью.