Определение истинной идентичности клетки
Исследователи из Центра рака Киммеля Джонса Хопкинса, Института генетической медицины Джонса Хопкинса и Департамента нейронаук Джонса Хопкинса разработали два новых метода искусственного интеллекта для расшифровки сложной активности генов, контролирующей судьбу клеток в развитии сетчатки.
Модель и методы
- Модельная система: развивающаяся сетчатка мыши, которая отражает развитие всего мозга.
- Данные: секвенирование отдельных клеток (single cell sequencing) более 120 000 индивидуальных клеток сетчатки мыши в 10 временных точках развития (от эмбрионального дня 11 до постнатального дня 14).
- Метод 1 — scCoGAPS: выявляет паттерны, характеризующие клетки на основе уровней экспрессии генов.
- Метод 2 — projectR: использует эти паттерны для соотнесения клеток развивающейся сетчатки с клетками в других системах.
Ключевые результаты
- scCoGAPS идентифицировал 80 различных паттернов
активности генов в ходе развития сетчатки мыши. Эти паттерны
соответствовали:
- Переходу от стволовых клеток к более зрелым.
- Четким различиям между зрелыми типами клеток.
- Различиям между особями (например, по полу).
- Сравнение с взрослой сетчаткой: паттерны для зрелых палочек сетчатки имели общие черты с развивающимися клетками-предшественниками палочек. Однако большинство паттернов экспрессии генов различались, демонстрируя уникальные "развивающиеся" паттерны.
- Межвидовые и межорганные сравнения (projectR)
выявили общие паттерны между:
- Развивающейся сетчаткой мыши и человека.
- Развивающейся сетчаткой и развивающейся корой головного мозга человека.
- Развивающейся сетчаткой и средним мозгом мыши.
- Неожиданное сходство: обнаружено сходство в экспрессии генов между секреторными клетками легких и подмножеством клеток сетчатки, что указывает на возможный, еще не описанный тип клеток в легких.
Значение
- Для фундаментальной биологии: исследование ставит под сомнение представление о том, что тип клетки определяется ограниченным набором генов. Показано, что более широкие паттерны активности генов сохраняются в разных образцах и контекстах.
- Для медицины: методы могут быть применены для изучения и лечения заболеваний за пределами сетчатки, включая рак. Они могут дать более полную картину активности генов в опухолях, чем тесты, основанные на одном или нескольких генах, что поможет в разработке таргетной терапии.
Исследование опубликовано 22 мая 2019 года в журнале Cell Systems.