Новый вычислительный метод создаёт детальные карты человеческих тканей

Исследователи из Weill Cornell Medicine разработали вычислительный метод для картирования архитектуры человеческих тканей с беспрецедентной детализацией. Этот подход может ускорить изучение клеточных взаимодействий в масштабе целого органа и открыть новые мощные диагностические стратегии для широкого спектра заболеваний.

Метод, опубликованный 31 октября в Nature Methods, появился из-за неудовлетворённости учёных разрывом между классической микроскопией и современным молекулярным анализом отдельных клеток. Ведущий автор, аспирант по физиологии и биофизике Junbum Kim, отметил, что под микроскопом видна пространственная группировка клеток, но современные биологи сосредоточены на детальном анализе экспрессии генов в отдельных клетках, упуская из виду структуру ткани.

Старший автор работы, доктор Olivier Elemento, подчеркнул, что фундаментальные изменения во взаимоотношениях клеток внутри ткани определяют как здоровую, так и патологическую функцию органа.

Объединение данных по отдельным клеткам с картами структуры ткани вручную — процесс медленный и трудоёмкий. Алгоритмы машинного обучения имеют ограничения, зависящие от обучающих данных. Чтобы решить эту проблему, Kim и коллеги разработали стратегию беспризорного (unsupervised) вычислительного анализа, использующую комбинацию профилей экспрессии генов отдельных клеток и их местоположения для определения структурных регионов внутри ткани.

Со-старший автор, доктор André Rendeiro, сравнил новый метод с картированием такого города, как Нью-Йорк: можно собрать данные о типе зданий (жилые, коммерческие) в одной матрице, а их местоположение — в другой. Комбинируя эти матрицы, можно выявить паттерны и границы «районов» (соседств) на основе преобладания тех или иных «строений» — подобно тому, как это делает человек, гуляя по городу.

Исследователи применили новый метод для создания детальных карт нескольких типов тканей, выявив и количественно оценив новые аспекты микроанатомии — паттернов, возникающих при взаимодействии клеток в малом масштабе и определяющих функцию ткани. В сотрудничестве с коллегой из Университета Северной Каролины, изучающим заболевания лёгких, они показали, что их техника позволяет проводить тонкие различия между разными патологическими состояниями ткани.

В то время как рак и другие хронические заболевания часто вызывают серьёзные изменения в структуре ткани, детальная микроанатомия может помочь и в диагностике более острых состояний. В качестве примера Rendeiro привёл тяжёлую форму COVID-19, при которой в ткань лёгких массово перемещаются иммунные клеты, вызывая драматические изменения. Команда теперь применяет свою новую технику к широкому спектру тканей, чтобы понять, как изменения в организации ткани лежат в основе её функции в здоровом состоянии и дисфункции при болезни.