Человеческий организм зависит от тщательно организованных генетических инструкций, которые определяют рост и функционирование клеток. Рак может начаться, когда эти инструкции нарушаются. Со временем клетки могут накапливать генетические ошибки, позволяющие им выходить за рамки нормального контроля, ограничивающего рост и деление. Одним из самых ранних признаков этого процесса является наличие хромосомных аномалий, которые включают изменения в количестве или структуре хромосом. Эти дефекты могут подтолкнуть изначально здоровые клетки к превращению в раковые.
Исследователи из группы Корбеля в EMBL Heidelberg разработали мощный инструмент на основе искусственного интеллекта, который помогает ученым изучать причины возникновения этих хромосомных аномалий. Выявляя условия, позволяющие этим ошибкам формироваться, технология может помочь исследователям лучше понять, как начинается рак.
«Хромосомные аномалии являются основной причиной развития особенно агрессивных форм рака и тесно связаны со смертностью пациентов, метастазами, рецидивами, устойчивостью к химиотерапии и быстрым развитием опухоли», — сказал Ян Корбел, старший научный сотрудник EMBL и ведущий автор новой статьи, опубликованной в журнале Nature. «Мы хотели понять, что определяет вероятность того, что клетки подвергнутся таким хромосомным изменениям, и какова скорость возникновения таких аномалий при делении еще нормальной клетки».
Теория о раке, которой уже более ста лет.
Связь между аномальными хромосомами и раком предполагалась более ста лет. Немецкий учёный Теодор Бовери впервые выдвинул эту идею в начале ХХ века, изучая клетки под микроскопом. Его наблюдения привели его к предположению, что аномальное хромосомное содержимое внутри клеток может играть роль в развитии рака.
Несмотря на давно существующую теорию, изучение этих аномалий было затруднительным. В любой момент времени хромосомные дефекты проявляются лишь у небольшого числа клеток, и многие из этих клеток погибают (или уничтожаются) в результате естественного клеточного отбора. Из-за этого исследователям традиционно приходилось искать их вручную под микроскопом. Этот процесс позволял ученым изолировать лишь небольшое количество клеток за раз для дальнейшего изучения.
Марко Козенца, научный сотрудник группы Корбеля, начал искать решение после сотрудничества с другими группами EMBL, столкнувшимися с аналогичными техническими ограничениями. Вместе с коллегами он помог разработать автоматизированную платформу, которая объединяет микроскопию, секвенирование отдельных клеток и искусственный интеллект. Система называется конвергенцией геномики и визуализации с помощью машинного обучения (MAGIC).
«Лазертаг» для клеток с использованием искусственного интеллекта
Система MAGIC функционирует как высокоавтоматизированная версия лазертага. Она сканирует клетки и идентифицирует те, которые демонстрируют определенную видимую особенность. В этом исследовании ученые сосредоточились на структуре, известной как «микроядро».
Микроядра — это небольшие компартменты внутри клеток, содержащие фрагменты ДНК, отделенные от основного генома. Клетки, содержащие микроядра, с большей вероятностью подвержены дополнительным хромосомным аномалиям, что увеличивает вероятность их перерождения в раковые клетки.
Когда система обнаруживает клетки, содержащие микроядра, она помечает их с помощью лазера. Этот процесс мечения основан на фотоконвертируемом красителе, который представляет собой флуоресцентную молекулу, изменяющую цвет излучаемого света после воздействия света.
«Этот проект объединил в себе множество моих интересов, — сказал Козенца. — Он включает в себя геномику, микроскопическую визуализацию и роботизированную автоматизацию. Во время карантина, связанного с COVID-19 в 2020 году, я смог посвятить некоторое время изучению и применению технологий компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта к биологическим изображениям, которые мы собрали ранее. После этого мы разработали эксперименты для проверки и дальнейшего развития этих технологий».
Как работает система MAGIC
Система работает в несколько автоматизированных этапов. Сначала автоматизированный микроскоп получает большой набор изображений образца клеток. Затем алгоритм машинного обучения, обученный на примерах клеток, содержащих микроядра, размеченных вручную, анализирует эти изображения.
Если алгоритм обнаруживает клетку с микроядром, он передает ее местоположение микроскопу. Затем микроскоп направляет луч света на эту конкретную клетку, навсегда помечая ее фотоконвертируемым красителем. Впоследствии исследователи могут выделить эти помеченные клетки из живых клеточных популяций, используя такие методы, как проточная цитометрия. После выделения клетки могут быть подвергнуты более детальному изучению, включая анализ их геномов.
Заменив медленный и трудоемкий процесс ручного поиска микроядер, система MAGIC позволяет ученым исследовать гораздо больше клеток, чем это было возможно ранее. Менее чем за день система может проанализировать около 100 000 клеток.
Выявление частоты возникновения хромосомных ошибок
Исследователи использовали MAGIC для изучения хромосомных аномалий в культивируемых клетках, которые изначально были получены из нормальных клеток человека. Их анализ показал, что чуть более 10% клеточных делений приводят к спонтанным хромосомным аномалиям. Когда мутирует ген p53, хорошо известный супрессор опухолей, этот показатель почти удваивается.
Группа исследователей также изучила другие факторы, которые могут влиять на формирование хромосомных аномалий. К ним относятся наличие и расположение двуцепочечных разрывов ДНК внутри хромосом.
Широкий потенциал для биологических открытий
Исследование проводилось в сотрудничестве как внутри, так и за пределами EMBL. В число ключевых участников вошли Центр передовой световой микроскопии (ALMF) и группа Пепперкока из EMBL в Гейдельберге, группа Исидро Кортеса-Сириано из EMBL-EBI и группа Андреаса Кулозика из Немецкого центра исследований рака (DKFZ), который также входит в состав Партнерского подразделения молекулярной медицины (MMPU) между EMBL и Гейдельбергским университетом.
MAGIC разработан таким образом, чтобы быть гибким и адаптируемым. Хотя в данном исследовании ученые обучили его обнаруживать микроядра, лежащий в его основе искусственный интеллект можно обучить распознавать множество других клеточных признаков.
«Пока у вас есть признак, который можно визуально отличить от «обычной» клетки, вы можете — благодаря искусственному интеллекту — обучить систему его обнаруживать», — сказал Корбел. — «Поэтому наша система имеет потенциал для продвижения будущих открытий во многих областях биологии».
Источник: www.sciencedaily.com
