Новый подход позволяет выявлять возрастные изменения в стволовых клетках с точностью 77% по изображениям ядер. Разбираемся, какие биомаркеры старения обнаружил алгоритм и как это поможет в поиске методов омоложения.
Старение постепенно снижает способность кроветворной системы поддерживать адекватный уровень выработки клеток крови, что затрудняет изучение старения стволовых клеток. Для решения этой проблемы ученые из Биомедицинского исследовательского института Бельвитже (IDIBELL) и Барселонского суперкомпьютерного центра разработали ChromAgeNet. Это инструмент на основе искусственного интеллекта, который выявляет связанные со старением закономерности в трехмерной организации хроматина, пишет Medical Xpress.
Хроматин представляет собой вещество клеточного ядра, состоящее из ДНК и белков, которое упаковывает генетический код и регулирует активность генов. Исследователи проанализировали трехмерные изображения ядер гемопоэтических стволовых клеток мышей, окрашенных стандартным красителем DAPI. Используя сверточную нейронную сеть, модель научилась различать молодые и старые клетки исключительно по внешнему виду их ядер. В результате точность классификации составила 77%, что превзошло предыдущие модели машинного обучения, основанные только на характеристиках хроматина.
Различия, связанные со старением, часто незаметны невооруженным глазом, так как изменения архитектуры ядра незначительны. Однако ChromAgeNet способен идентифицировать комбинации пространственных характеристик, такие как энтропия хроматина или расположение гетерохроматина у края ядра, которые содержат информацию о возрасте клетки. Понимание того, какие именно элементы организации ДНК использует ИИ для прогнозов, выходит за рамки простой классификации и предоставляет новые биомаркеры старения, дополняющие известные эпигенетические часы.
Источник: hi-tech.mail.ru