Un instrument de inteligență artificială nou identifică tiparele de îmbătrânire în celulele stem hematopoietice
Îmbătrânirea afectează progresiv funcționarea organismului nostru și, printre altele, diminuează capacitatea sistemului hematopoietic – ansamblul organelor și țesuturilor responsabile de producerea celulelor sanguine – de a menține o producție adecvată de celule sanguine. Înțelegerea și măsurarea acestui proces sunt deosebit de relevante pentru a studia cum îmbătrânesc celulele stem sanguine și pentru a identifica strategii de conservare sau recuperare a funcției acestora.
Studiul, condus de Dr Maria Carolina Florian, o cercetătoare la programul de Medicină Regenerativă de la Institutul de Cercetare Biomedicală Bellvitge (IDIBELL) și Profesor ICREA, și Dr Paula Petrone, o cercetătoare la Centrul de Supercomputare din Barcelona – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), și Institutul Barcelona pentru Sănătate Globală (ISGlobal), un centru susținut de Fundația „la Caixa”, prezintă ChromAgeNet, un instrument bazat pe inteligență artificială care identifică tiparele asociate îmbătrânirii în imaginile microscopice ale celulelor stem hematopoietice prin analizarea organizării 3D a cromatinei, materialul constituit în principal din ADN și proteine, care se află în nucleul celular, ambalând ADN-ul și reglementând care gene sunt active, determinând astfel identitatea și funcția celulară. Lucrările au fost o parte centrală a tezei de doctorat a lui Pablo Iañez, cercetător la ISGlobal, și reunesc expertiza în biologia celulelor stem, îmbătrânire, analiza imaginilor și inteligență artificială. Rezultatele sunt publicate în Aging Cell, o revistă internațională de referință în domeniul cercetării îmbătrânirii.
Pentru a dezvolta modelul, cercetătorii au analizat imagini tridimensionale ale nucleilor celulelor stem hematopoietice de șoarece, colorate cu DAPI, o tehnică simplă și utilizată pe scară largă pentru vizualizarea ADN-ului. Folosind o rețea neuronală convoluțională, ChromAgeNet a învățat să distingă celulele tinere de cele îmbătrânite.
Pe baza aspectului nucleului, modelul a demonstrat o probabilitate de 77% de a distinge corect celulele în două grupuri, depășind chiar și un model de învățare automată bazat pe caracteristici ale cromatinei definite anterior de cercetători.
Unul dintre aspectele relevante ale lucrării este că diferențele asociate îmbătrânirii nu sunt neapărat vizibile cu ochiul liber în imaginile microscopice. Îmbătrânirea celulelor stem este un proces heterogen, iar schimbările în arhitectura nucleului pot fi foarte subtile. ChromAgeNet permite, totuși, identificarea combinațiilor de caracteristici cromatinice spatiale care conțin informații despre starea de îmbătrânire a celulelor.
În plus, cercetătorii au analizat performanța modelului pentru a determina care caracteristici specifice ale imaginilor sunt cele mai utile în a distinge celulele tinere de cele îmbătrânite. Această analiză a identificat, printre altele, entropia cromatinică, heterocromatina situată la periferia nucleului și anumite condensate cromatinice ca fiind caracteristici predictive ale stării asociate cu îmbătrânirea.
Cunoașterea elementelor organizației ADN-ului pe care modelul le folosește pentru a face predicții ne permite să depășim o simplă clasificare între celulele tinere și cele îmbătrânite și oferă informații despre caracteristicile arhitecturii nucleare asociate cu îmbătrânirea. Această abordare poate completa alți biomarkeri de vârstă, cum ar fi așa-numitele ceasuri epigenetice, care estimează vârsta biologică pe baza unor modificări chimice specifice în ADN, inclusiv cele legate de metilare.
În cadrul echipei, s-a explorat și potențialul ChromAgeNet ca instrument de screening pentru tratamente capabile să modifice caracteristicile asociate cu îmbătrânirea. Ca dovadă de concept, modelul a fost aplicat celulelor stem hematopoietice îmbătrânite tratate cu diferite medicamente epigenetice pentru a evalua dacă aceste tratamente au produs schimbări în organizarea cromatinei compatibile cu o stare mai tânără.
Aceste rezultate nu demonstrează că tratamentele au reîntinerit funcțional celulele, dar arată potențialul ChromAgeNet ca instrument de a detecta schimbările asociate cu vârsta ca răspuns la diferite intervenții și de a explora potențiale strategii de reîntinerire.
Utilizarea DAPI, un colorant ieftin și ușor de integrat în protocoalele de microscopie, împreună cu numărul mic de parametri în model, facilitează aplicarea sa în fluxurile de lucru de microscopie de înaltă capacitate, sisteme care permit analizarea unui număr mare de probe. Aceasta ar putea contribui în viitor la studierea unui număr mare de compuși și la accelerarea identificării candidaților pentru strategii de reîntinerire celulară.
În cadrul lucrării, cercetătorii au pus la dispoziția comunității științifice un set de date de imagini tridimensionale ale celulelor stem hematopoietice, împreună cu ChromAgeNet. Această resursă poate facilita dezvoltarea și validarea unor noi instrumente computaționale pentru a studia îmbătrânirea acestor celule, un domeniu pentru care există în prezent puține seturi de date de imagini disponibile public.
În general, studiul demonstrează că organizarea tridimensională a ADN-ului conține informații cuantificabile despre îmbătrânirea celulelor stem sanguine și că inteligența artificială poate ajuta la extragerea acestei informații din imaginile microscopice. Astfel, ChromAgeNet oferă un nou instrument pentru a studia îmbătrânirea celulară și a explora posibile strategii de conservare sau recuperare a funcțiilor celulelor stem hematopoietice într-un mod mai rapid și scalabil.
