Машинное обучение поможет выращивать искусственные органы
В многоклеточных организмах каждый орган и тип тканей состоит из клеток, имеющих разные функции и свойства. Эти функции они приобретают в процессе развития. В самом начале все клетки одинаковые, но они потенциально способны создавать все типы клеток зрелого организма, в это время такие клетки называются стволовыми. Когда в некоторых из них начинают синтезироваться белки, работающие в определенных тканях, происходит дифференцировка и специализация клеток. После этого группы клеток образуют разные ткани и органы.
Как выращивают органы «в пробирке»
Наиболее современным подходом для воспроизведения процесса развития различных тканей в пробирке является технология дифференцировки в трехмерных клеточных агрегатах — органоидах. Данная технология уже показала свою эффективность для исследования развития сетчатки, мозга, внутреннего уха, кишечника, поджелудочной железы и многих других тканей. Благодаря тому, что процесс дифференцировки по данной технологии основывается на естественных механизмах развития, получаемая ткань обладает значительным сходством с естественным органом.
Природа некоторых этапов дифференцировки имеет случайный характер, что приводит к значительному изменению количества клеток с определенной функцией даже среди искусственных органов в одной партии, не говоря о разных клеточных линиях. Это значит, что для воспроизводимости экспериментов и, как следствие, для наибольшей надежности в клинических применениях при каждой дифференцировке необходимо уметь определять, какие клетки специализировались, а какие — нет.
Для определения дифференцированных клеток при работе с тканями специалисты используют флуоресцентные белки — ген светящегося белка добавляют в ДНК клеток, в результате чего последние начинают его синтезировать, когда проходят нужную стадию развития. К сожалению, этот чувствительный, специфичный и удобный для количественной оценки метод не подходит для производства клеток для трансплантации или моделирования наследственных заболеваний генетической природы. Именно поэтому ученые в данной работе предложили альтернативный подход для анализа — на основании структуры самой ткани. На данный момент нет надежных и объективных критериев, чтобы предсказать качество дифференцировки клеток. Для решения проблемы отбора лучших тканей сетчатки для дальнейшей трансплантации, скрининга лекарственных препаратов или моделирования заболеваний ученые решили использовать методы нейронных сетей и искусственного интеллекта.
Современные методики
«Одним из основных направлений деятельности нашей лаборатории является применение методов биоинформатики, машинного обучения и искусственного интеллекта для решения прикладных задач в области генетики и молекулярной биологии. Данная разработка — как раз на стыке наук. В ней классические для Физтеха инструменты нейронных сетей применены для очень значимой прикладной биомедицинской проблемы — предсказания дифференцировки в сетчатку из стволовых клеток. Сетчатка человека имеет крайне ограниченный потенциал к регенерации. Это значит, что любая прогрессирующая потеря нейронов, например, при глаукоме, неизбежно приводит к полной слепоте. Сейчас врачам практически нечего предложить таким пациентам, кроме как начинать учить таблицы Брайля. Наша работа делает биомедицину на шаг ближе к созданию клеточной терапии для заболеваний сетчатки глаза, что позволит не только предотвратить прогрессию заболевания, но и вернуть больным уже утраченное зрение», — объясняет руководитель лаборатории геномной инженерии МФТИ Павел Волчков. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular Neuroscience.
Авторы статьи обучили нейронную сеть (компьютерный алгоритм, названный так по аналогии с работой человеческих нейронов в мозге) находить ткани развивающейся сетчатки на основании фотографий с простого светового микроскопа. Сначала они попросили экспертов идентифицировать на 1200 изображениях дифференцированные клетки при помощи точного метода с использованием флуоресцентного репортера. Нейросеть обучили на 750 изображениях, еще 150 были использованы для валидации и 250 — для тестов. После проверки всех предсказаний оказалось, что люди определяли дифференцированные клетки с точностью около 67%, в то время как нейросеть имела точность 84%.
«Наши результаты показывают, что критерии отбора тканей сетчатки на ранней стадии субъективны и зависят от эксперта, который принимает решение. При этом морфология (то есть структура) самой ткани даже на очень ранней стадии позволяет прогнозировать дифференцировку сетчатки. И программа, в отличие от человека, может извлечь эту информацию! С учетом того, что этот подход не требует сложных изображений, флуоресцентных репортеров или красителей для анализа, его легко внедрить. Это позволяет сделать еще один шаг в сторону создания клеточных терапий для таких заболеваний сетчатки, как глаукома и макулярная дистрофия, которые сейчас практически неминуемо приводят к слепоте. Кроме того, этот подход может быть перенесен не только на другие клеточные линии, но и на человеческие искусственные органы», — дополняет Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории терапии орфанных заболеваний МФТИ.
Материал предоставлен пресс-службой МФТИ