4D-модели митохондрий помогли предсказывать реакцию клеток на лекарства
Учёные Калифорнийского университета в Сан-Диего создали два типа виртуальных клеток, основанных на четырёхмерной микроскопии. Один подход использует искусственный интеллект для поиска закономерностей в движении митохондрий, второй воспроизводит их поведение в физическом цифровом двойнике живой клетки.
Четвёртым измерением в таких данных выступает время: микроскоп фиксирует трёхмерную структуру клетки и наблюдает, как она меняется. Две связанные работы опубликованы в журнале Cell.
Чему научилась модель MitoSpace
Исследователи обработали раковые клетки 25 соединениями, воздействующими на митохондрии разными способами, и получили 40 тысяч четырёхмерных видеозаписей отдельных клеток. На них без ручной разметки обучили модель MitoSpace.
Алгоритм сгруппировал клетки со сходной реакцией на препараты и смог оценивать их энергетическое состояние только по форме и движению митохондрий в 26 условиях. При обучении на 4D-видео модель различала препараты и объединяла их по механизму действия с точностью 75%. На плоских двумерных изображениях результат составил 56%.
MitoSpace также распределял ранее не показанные ему препараты и различал стадии развития клеток органоидов лёгкого без дополнительного обучения. Это указывает на возможность более широкого применения, хотя её ещё предстоит проверить.
Физический цифровой двойник
Во второй работе учёные построили модель реальной раковой клетки. Они нанесли на карту митохондрии и микротрубочки, по которым те перемещаются, а затем добавили известные параметры моторных белков.
Для проверки цифровому двойнику поручили предсказать реакцию на нокодазол — препарат, частично разрушающий микротрубочки. Без изменения параметров модель воспроизвела наблюдавшееся в живых клетках снижение подвижности митохондрий, а также частоты их слияния и разделения.
Что это меняет
Виртуальные клетки пока не заменяют лабораторные опыты и не позволяют проверять произвольные лекарства без реальных данных. Их задача — точнее описывать реакцию митохондриальной сети, находить закономерности и помогать выбирать наиболее информативные эксперименты.
Читайте также: красный свет проверил состояние биопечатных тканей.
Исследователи планируют объединить MitoSpace и физический цифровой двойник: ИИ будет выявлять паттерны в больших массивах данных, а модель — проверять возможные физические причины. В дальнейшем в систему хотят добавить другие органеллы и перейти от отдельных клеток к тканям.
