Przełom w medycynie precyzyjnej: CellLENS odkrywa ukryte podtypy komórek
Zrozumienie złożoności mikrośrodowiska tkanki jest kluczowe dla rozwoju skutecznych terapii, zwłaszcza w onkologii. Tradycyjne metody badania komórek często pomijały subtelne różnice fenotypowe i molekularne, które mają fundamentalne znaczenie dla odpowiedzi na leczenie.
Przełomowe podejście proponuje CellLENS (Cell Local Environment and Neighborhood Scan) – nowe narzędzie głębokiego uczenia, opracowane przez interdyscyplinarny zespół naukowców z MIT, Harvard Medical School, Yale University, Stanford University i University of Pennsylvania. Ich badania, opublikowane niedawno w prestiżowym czasopiśmie „Nature Immunology”, otwierają nowe perspektywy w medycynie precyzyjnej.
CellLENS łączy w sobie trzy kluczowe domeny analizy komórkowej: ekspresję RNA lub białek, lokalizację przestrzenną w tkance oraz morfologię. Wykorzystując kombinację konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i grafowych sieci neuronowych (GNN), system jest w stanie stworzyć kompleksowy cyfrowy profil każdej pojedynczej komórki. Dzięki temu możliwe jest grupowanie komórek o podobnej biologii, nawet jeśli wizualnie wydają się identyczne, ale różnią się zachowaniem w zależności od otoczenia.
Bokai Zhu, postdoktorant z MIT i jeden z liderów projektu, podkreśla transformacyjny potencjał narzędzia. „Wcześniej, widząc komórkę, mogliśmy powiedzieć, że to na przykład limfocyt T. Teraz CellLENS pozwala nam pójść znacznie dalej. Możemy stwierdzić, że jest to limfocyt T aktywnie atakujący granicę guza u konkretnego pacjenta. To znaczy, że uzyskujemy znacznie bardziej precyzyjne informacje o subpopulacjach komórek, ich funkcji i potencjalnym wpływie na proces chorobowy.”
Metodologia ta pozwala na identyfikację nowych biomarkerów, oferując szczegółowe dane dotyczące zmienionych chorobowo komórek. Jest to szczególnie istotne w kontekście immunoterapii, gdzie efektywność terapii może być ograniczona, jeśli celuje ona w komórki występujące jedynie na granicy guza. CellLENS, analizując wiele warstw informacji, w tym morfologię i pozycję przestrzenną komórek w tkance, minimalizuje ryzyko pominięcia kluczowych danych molekularnych czy kontekstowych.
Testy CellLENS na próbkach zdrowych tkanek oraz różnych typów nowotworów, w tym chłoniaka i raka wątrobowokomórkowego, ujawniły rzadkie podtypy komórek odpornościowych. Dodatkowo, system pokazał, jak ich aktywność i lokalizacja przestrzenna są powiązane z procesami chorobowymi, takimi jak naciekanie nowotworowe czy immunosupresja. Te odkrycia mogą znacząco pogłębić nasze zrozumienie interakcji między układem odpornościowym a guzami, torując drogę dla bardziej precyzyjnych diagnostyk i celowanych immunoterapii.
Alex K. Shalek, współautor badania i dyrektor Instytutu Inżynierii Medycznej i Nauk (IMES) na MIT, wyraża entuzjazm: „Jestem niezwykle podekscytowany potencjałem nowych narzędzi AI, takich jak CellLENS, które pomagają nam w bardziej holistyczny sposób zrozumieć nieprawidłowe zachowania komórek w tkankach. Dysponujemy ogromną ilością danych o pojedynczych komórkach i ich kontekstach tkankowych. Efektywne wykorzystanie tych danych do identyfikacji nowych celów terapeutycznych jest krytycznym krokiem w rozwoju ulepszonych interwencji. W połączeniu z odpowiednimi danymi wejściowymi i starannymi laboratoryjnymi walidacjami, takie narzędzia obiecują przyspieszyć nasz postęp w poprawie zdrowia i samopoczucia ludzi.”
Wprowadzenie CellLENS oznacza znaczący postęp w biologii komórkowej i medycynie, oferując narzędzie zdolne do odkrywania złożonych wzorców chorobowych, które dotychczas pozostawały ukryte. To krok w kierunku prawdziwie spersonalizowanych terapii, dostosowanych do unikalnych cech biologicznych każdego pacjenta.
