Новейшая технология, основанная на искусственном интеллекте, выявила ранее неизвестные клеточные компоненты

Большинство заболеваний человека можно проследить до проблем в определенных частях клетки. Например, опухоли могут расти из-за того, что гены не точно преобразуются в определенные белки, или метаболические заболевания возникают из-за того, что митохондрии не могут нормально активироваться, но чтобы понять, какие части клетки могут быть неправильными, ученым сначала нужен полный список компонентов клетки.

Объединив микроскопию, биохимию и технологии искусственного интеллекта, исследователи из Калифорнийского университета, Медицинской школы Сан-Диего, совершили крупный прорыв, который, по их мнению, имеет большое значение для понимания человеческих клеток. Технология называется "Многомасштабная интегрированная ячейка".

Когда вы думаете о структуре человеческих клеток, вы можете подумать о красочных узорах митохондрий, эндоплазматического ретикулума и ядрах, изображенных в учебниках по клеточной биологии, но это все? Конечно, нет. Ученые давно поняли, что мы очень мало знаем об этом.

В предварительном исследовании ученые выявили около 70 компонентов в клеточных линиях почек человека, половина из которых не была обнаружена ранее. В одном примере исследователи обнаружили, что группа белков образовала незнакомую структуру, а окончательное исследование показало, что структура представляет собой новый тип белкового комплекса, который связывает РНК. Комплекс может быть связан со сплайсингом. Сплайсинг является важной клеточной активностью, которая преобразует гены в белки и помогает изучить, какие гены активируются и когда.

Для изучения различных белков и клеток для анализа обычно используются методы микроскопической визуализации или биофизической корреляции. Исследователи добавляют флуоресцентные маркеры разных цветов к интересующим белкам и отслеживают их движение и ассоциацию в поле зрения микроскопа. Для изучения биофизической корреляции исследователи могут использовать специфическое антитело, нацеленное на белок. Оно может извлекать белки из клеток, а затем наблюдать, какие вещества к ним прикреплены. В течение многих лет исследовательская группа была очень заинтересована в отображении внутренних принципов работы клеток и непосредственном использовании технологий на микроскопических изображениях клеток для глубокого анализа различий в структуре клеток.

Объединение этих новейших технологий позволяет получить уникальные и эффективные результаты наблюдений, потому что это первый случай измерения микроструктуры клеток в другом масштабе. Ученые могут наблюдать объекты диаметром менее 1 микрона через микроскоп, что примерно соответствует размеру некоторых органелл (таких как митохондрии), а более мелкие элементы, такие как отдельные белки и белковые комплексы, не могут быть видны через микроскоп. Однако с помощью биохимических методов, начиная с одного белка, ученые могут сузить диапазон наблюдения до нанометрового уровня (1 нанометр составляет одну миллиардную от 1 метра, а 1 нанометр эквивалентен 1000 микрон).

Как преодолеть разрыв между нано- и микроуровнями уже давно является серьезным техническим препятствием в биологических науках. Факты доказали, что искусственный интеллект может это сделать, просматривать данные из нескольких источников и выдавать инструкции системе для сборки в модель клетки.

Исследовательская группа использовала платформу искусственного интеллекта для просмотра всех данных и построения модели ячеек. Система не сопоставила содержимое ячеек с конкретными местоположениями, такими как диаграммы в учебниках. Отчасти причина в том, что их местоположение не обязательно фиксировано. Расположение компонентов изменчиво и меняется в зависимости от типов ячеек и обстоятельств. В предварительном исследовании был изучен только 661 белок и 1 тип клеток. Следующий шаг очевиден: полностью отделить всю клетку человека, а затем перенести ее на разные типы клеток, людей и другие виды, и, наконец, проанализировать и сравнить различия между здоровыми клетками и больными клетками, что может позволить лучше понять молекулярную основу многих заболеваний.