La técnica basada en la inteligencia artificial revela componentes de células previamente desconocidas que pueden dar nuevas pistas sobre el desarrollo humano և enfermedades.
La mayoría de las enfermedades humanas se pueden atribuir a partes defectuosas de la célula. El tumor puede crecer porque el gen no se traduce correctamente. Se produce una determinada proteína o enfermedad metabólica porque, por ejemplo, las mitocondrias no funcionan correctamente. Pero para comprender qué partes de una célula pueden confundirse con una enfermedad, los científicos primero deben tener una lista completa de partes.
Combinando microscopía, bioquímica e inteligencia artificial, los investigadores de la Facultad de Medicina de San Diego de la Universidad de California y sus coautores han emprendido lo que creen que podría ser un avance significativo en la percepción de las células humanas.
La técnica, conocida como Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), se describe el 24 de noviembre de 2021. Naturaleza:.
«Si piensa en una célula, probablemente se esté imaginando un diagrama de colores de su libro de texto de biología celular con mitocondrias, retículo endoplásmico y núcleo. Pero, ¿es esta toda la historia? Definitivamente no ”, dijo Trey Ideker, Ph.D., profesor de la Facultad de Medicina de UC San Diego y del Moores Cancer Center. «Los científicos han entendido durante mucho tiempo que no sabemos más de lo que sabemos, pero ahora finalmente tenemos una manera de mirar más a fondo».
Ideker dirigió el estudio con Emma Lundberg, doctora en ciencias en el Instituto Real de Tecnología de Estocolmo KTH y la Universidad de Stanford en Suecia.
En un estudio piloto, MuSIC encontró alrededor de 70 componentes contenidos en la línea celular de riñón humano, la mitad de los cuales nunca antes se habían visto. En un ejemplo, los investigadores notaron un grupo de proteínas que formaban una estructura desconocida. Trabajando con el socio de UC San Diego, Jin Yeo, PhD, finalmente identificaron la estructura como un nuevo complejo de proteínas que se une. ARN. Es muy probable que el complejo esté involucrado en una fusión, un evento celular potencial que permite que los genes se conviertan en proteínas y ayuda a determinar qué genes se activan.
Dentro de las células բազմաթիվ Las muchas proteínas que se encuentran allí generalmente se estudian mediante uno de dos métodos: imágenes microscópicas o asociación biofísica. A través de las imágenes, los investigadores agregan etiquetas fluorescentes de diferentes colores a las proteínas de interés, sus movimientos, sus conexiones en el microscopio. Para observar las asociaciones biofísicas, los investigadores pueden usar un anticuerpo específico de una proteína para extraerlo de la célula y ver qué más está involucrado.
El equipo ha estado interesado en mapear el funcionamiento interno de las células durante muchos años. La diferencia con MuSIC es el uso de entrenamiento en profundidad para mapear la célula directamente desde el microscopio.
«La combinación de estas tecnologías es excepcionalmente poderosa, ya que es la primera vez que se combinan medidas de muchas escalas diferentes», dijo Yue Kein, autor principal del estudio, quien es un estudiante de posgrado en bioinformática y biología de sistemas en Ideker Labs. .
Los microscopios permiten a los científicos ver a un nivel de hasta una micra, aproximadamente del tamaño de algunos orgánulos, como las mitocondrias. Los elementos más pequeños, como proteínas individuales և complejos de proteínas, no se pueden ver al microscopio. Los métodos bioquímicos que comienzan con una sola proteína permiten a los científicos alcanzar la escala nanométrica. (El nanómetro es una mil millonésima parte de un metro o 1000 micrones).
«Pero, ¿cómo se puede salvar esta brecha entre la escala nanométrica y la micra?» «Ha sido un gran obstáculo para las ciencias biológicas durante mucho tiempo», dijo Ideker, quien es el fundador de la UC Cancer Cell Map Initiative y el UC San Diego Center for Computational Biology. «Resulta que puede hacer esto con inteligencia artificial al observar datos de múltiples fuentes y pedirle al sistema que los compile en un modelo celular».
El equipo entrenó la plataforma de inteligencia artificial MuSIC para ver todos los datos y construir el modelo celular. El sistema aún no asigna el contenido de las celdas a ubicaciones específicas, como diseños de libros de texto, en parte porque sus ubicaciones no tienen que ser arregladas. En cambio, las ubicaciones de los componentes son fluidas են cambiando según la situación del tipo de celda և.
Ideker dijo que este era un estudio piloto para la prueba MuSIC. Estudiaron solo 661 proteínas por célula.
«El siguiente paso simple es inflar una célula humana completa», dice Ideker. «Finalmente, podemos comprender mejor la base molecular de muchas enfermedades comparando la diferencia entre células sanas y enfermas».
Referencia. «Un mapa a gran escala de la estructura celular que combina imágenes de proteínas և interacciones» Yue Keane, Edward L. Hatlin, Casper F. Winsnes, Maya L. Zheng, Michael Chen, Lia W. Schaefer, Catherine Lico, Anna Bechtrom, Laura Pontano White, John J. Lee, Wei Ouyan, Sophie N. Liu, Tian Zhang, Erika Silva, Jisu Park, Adriana Pitea, Jason F. Kreisberg, Steven P. Gigi, Jianzhou Ma, J. Wade Harper, Gene W. Yeo, Dennis L. Naturaleza:.
DOI: 10.1038 / s41586-021-04115-9:
Los coautores son: Maya L. Gostila, Marcus R. Kelly, Steven M. Azul, Fan Zhen, Michael Chen, Leah W. Schaefer, Catherine Lycon, John J. Lee, Sophie N. Liu, Erika Silva, Jesus Park, Adriana Pitea, Jason F. Kreisberg, UC San Diego; Edward L. Huttlin, Laura Pontano Vaites, Tian Zhang, Steven P. Gygi, J. Wade Harper, Facultad de Medicina de Harvard; Casper F. Winsnes, Anna Bäckström, Wei Ouyang, Instituto Real de Tecnología de KTH; Ludivine Wacheul, Denis LJ Lafontaine, Universidad Libre de Bruselas; և Jianzhu Ma, Universidad de Pekín.
La financiación provino de este estudio, en parte, de los Institutos Nacionales de Salud (subvención U54CA209891, U01MH115747, F99CA264422, P41GM103504, R01HG009979, U24HG006673, U41HG009889, R01HL137223, R01HG004685, Er50CA la familia) Wallenberg Foundation Alice (beca 2016.0204), Swedish Research Council (beca 2017-05327), Belgian Foundation de la Reschery Research, Universidad Libre de Bruselas, Programa Conjunto Europeo de Enfermedades Raras, Región Valona, Internationale Brachet Stiftung1620 և Egrantrant. ):
Descubrimientos. Trey Ideker es cofundador del Consejo Asesor Científico y tiene una participación en Data4Cure, Inc. Jin Yeo es cofundador, miembro del consejo de administración, miembro del Consejo Asesor Científico, accionista և consultor pagado Locanabio և para las empresas de Eclipse BioInnovations. Yeon también es profesor invitado en la Universidad Nacional de Singapur. Los términos de estos acuerdos han sido revisados y aprobados por la Universidad de California, San Diego, de acuerdo con su política de conflicto de intereses. Emma Lundberg es miembro de los Consejos Asesores Científicos, tiene participación en Cartografía Biociencias, Biotecnología Nautilus e Interline Therapeutics. Ջ. Wade Harper es el cofundador del Consejo Asesor Científico y tiene una participación en Caraway Therapeutics. Harper es también asesor científico fundador de Interline Therapeutics.
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