Масштабирование клеточной визуализации

Метод cell painting, разработанный 13 лет назад в Broad Institute (лаборатории Энн Карпентер и Стюарта Шрайбера), выводит микроскопию клеток на новый уровень. Метод, усовершенствованный Карпентер (ныне старший директор Imaging Platform) и Шантану Сингхом, использует шесть флуоресцентных красителей для окрашивания восьми различных клеточных органелл. Модели машинного обучения распознают тонкие различия в морфологии клеток, которые могут указывать на заболевание, действие лекарства или генетическую мутацию.

Команда Broad Institute добилась прогресса в масштабировании метода, создав консорциум JUMP-Cell Painting с участием фармкомпаний и академических институтов. Их цель — создание крупнейшей в мире публичной базы данных изображений клеток, обработанных химическими и генетическими воздействиями, чтобы ускорить поиск перспективных лекарств.

Применения и открытия

• Ускорение открытия лекарств: Метод позволяет выявлять структурные нарушения в клетках при заболеваниях и искать препараты с противоположным морфологическим воздействием. Компания Recursion с помощью этой стратегии вывела четыре потенциальных препарата на стадию клинических испытаний.
• Изучение функции генов: Cell painting помогает определить, какие мутации в раковых клетках (например, при раке легких) действительно влияют на функцию белка и развитие болезни, что может направлять клинические решения.
• Оценка токсичности: Агентство по охране окружающей среды США (EPA) начинает использовать метод для выявления токсического воздействия химических соединений.

Роль машинного обучения

• Анализ больших данных: Огромная публичная база данных (выпущена в ноябре 2022) служит основой для поиска связей с помощью ИИ. Это позволяет, например, предсказывать функцию неизученных генов или влияние мутаций.
• Глубокое обучение: Новые алгоритмы извлекают из изображений более тонкую информацию, не ограниченную предварительными гипотезами исследователей.
• Предсказание лекарств: В одном из проектов глубокое обучение использовали для предсказания потенциальных препаратов против конкретных заболеваний на основе уже существующих изображений клеток, обработанных разными соединениями. Это может удешевить и ускорить поиск, исключая необходимость некоторых крупномасштабных лабораторных скринингов.

Будущее метода

По мнению исследователей, cell painting станет незаменимым инструментом в новой эре открытия лекарств, которая будет сочетать целевые эксперименты с масштабными, основанными на данных подходами. Метод предоставляет огромный объем биологической информации простым способом и, вероятно, будет ключевым компонентом многих научных программ.