Повечето човешки заболявания могат да бъдат проследени до неправилно функциониращи части на клетката - туморът може да расте, защото генът не дава точна информация за сглобяването на конкретен протеин или възниква метаболитно заболяване, защото митохондриите не работят правилно например.
Но за да разберат кои части от клетката могат да се объркат при заболяване, учените първо трябва да имат пълен списък с частите й.
Чрез комбиниране на микроскопия, биохимични техники и изкуствен интелект, изследователи от Медицинския факултет на Калифорнийския университет в Сан Диего извършват нещо, което се опрделя като значителен скок напред в разбирането на човешките клетки.
Техниката, известна като Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), е описана на 24 ноември 2021 г. в Nature.
„Ако си представите клетка, вероятно си представяте цветната диаграма във вашия учебник по клетъчна биология, с митохондрии, ендоплазмен ретикулум и ядро. Но това ли е всичко? Определено не”, коментира д-р Трей Идекер (Trey Ideker), професор в Медицинското училище в Сан Диего и Центъра за рака "Мурс". „Учените отдавна са осъзнали, че са повече нещата, които не знаем, от тези, които знаем, но сега най-накрая разполагаме начин да погледнем по-дълбоко".
Идекер ръководи проучването с Ема Лундберг, доктор на науките от Кралския технологичен институт KTH в Стокхолм, Швеция и Станфордския университет.
В пилотното проучване MuSIC разкрива приблизително 70 компонента, съдържащи се в клетъчна линия на човешки бъбрек, половината от които никога не са били виждани преди. Например изследователите забелязват група протеини, образуващи непозната структура, която се оказва нов комплекс от протеини, който свързва РНК. Комплексът вероятно участва в сплайсинга, важно клетъчно събитие, при което се сглобява зряла иРНК-молекула за кодиране на протеини и помага да се определи кои гени се активират в кое време.
Вътрешността на клетките - и многото протеини, открити там - обикновено се изследват с помощта на една от двете техники: микроскопско изображение или биофизична асоциация. С изображенията изследователите добавят флуоресцентни етикети с различни цветове към протеините, които представляват интерес, и проследяват техните движения и асоциации в зрителното поле на микроскопа. За да разгледат биофизичните асоциации, изследователите могат да използват антитяло, специфично за протеин, за да го извадят от клетката и да видят какво още е прикрепено към него.
Екипът се интересува от картографиране на вътрешната работа на клетките от много години. Различното при MuSIC е използването на дълбоко обучение за картографиране на клетката директно от изображения на клетъчна микроскопия.
„Комбинацията от тези технологии е уникална и мощна, защото за първи път измерванията в много различни мащаби са събрани заедно“, коментира водещият автор на изследването Юе Цин (Yue Qin), студент по биоинформатика и системна биология в лабораторията на Идекер.
Микроскопите позволяват на учените да виждат до ниво от един микрон, приблизително с размера на някои органели, като митохондриите. По-малките елементи, като отделни протеини и протеинови комплекси, не могат да се видят под микроскоп. Биохимичните техники, които започват с един протеин, позволяват на учените да стигнат до нанометровия мащаб. (Един нанометър е една милиардна част от метъра или 1000 микрона.)
„Но как да преодолеем тази разлика от нанометров до микронен мащаб? Това отдавна е голяма пречка в биологичните науки“, отбелязва Идекер, който е и основател на Инициативата за карта на раковите клетки и Центъра за изчислителна биология и биоинформатика на Калифорнийския университет в Сан Диего. „Оказва се, че може да се направите с изкуствен интелект – разглеждат се данни от множество източници и се молим системата да ги сглоби в модел на клетка.“
Екипът обучава платформата за изкуствен интелект MuSIC да разглежда всички данни и да конструира модел на клетката. Системата все още не картографира съдържанието на клетката към конкретни места, като картинка в учебник, отчасти защото местоположението им не е непременно фиксирано, а местата на компонентите са течни и се променят в зависимост от типа и ситуацията на клетката.
Идекер отбеляза, че това е пилотно проучване за тестване на MuSIC. Те са разгледали само 661 протеина и един клетъчен тип.
„Ясната следваща стъпка е да се прерови цялата човешка клетка“, отбелязва Идекер, „и след това да се премине към различни типове клетки, хора и видове. В крайна сметка може да успеем да разберем по-добре молекулярната основа на много заболявания като сравняваме какво е различно между здравите и болните клетки.
Справка: Qin, Y., Huttlin, E.L., Winsnes, C.F. et al. A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions. Nature (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-04115-9
Източник: We might not know half of what’s in our cells, new AI technique reveals, University of California - San Diego
Коментари
Моля, регистрирайте се от TУК!
Ако вече имате регистрация, натиснете ТУК!
Няма коментари към тази новина !
Последни коментари