Ученые Института Пауля Шеррера (Швейцария) и Массачусетского технологического института (США) разработали инструмент Image2Reg на базе искусственного интеллекта, способный выявлять нарушения в работе генов по обычным микроскопическим снимкам клеток. Исследование опубликовано в журнале Cell Systems.
Image2Reg позволяет анализировать тончайшие изменения в структуре хроматина — вещества, в котором упакована ДНК внутри ядра клетки, — и строить карту генетических взаимодействий. Эти карты могут помочь в ранней диагностике и разработке новых лекарств при таких сложных заболеваниях, как рак, болезнь Альцгеймера и фиброз.
Современная биомедицина все больше внимания уделяет не отдельным генам, а их взаимодействию в сложных сетях. Особенно это важно при лечении многофакторных заболеваний. Хроматин, трехмерная структура ДНК в ядре, играет здесь ключевую роль. Его архитектура меняется, когда активность гена нарушается, и эти едва заметные сдвиги можно зафиксировать на микроснимках.
Image2Reg использует сверточную нейросеть — разновидность ИИ, предназначенную для обработки изображений. Параллельно с анализом визуальных данных система создает карту взаимодействий между генами — структуру, показывающую, как гены связаны друг с другом в конкретном типе клетки. Основана она на двух ключевых принципах молекулярной биологии.
Во-первых, учитываются данные о взаимодействии белков: какие белки вступают в контакт и запускают важные процессы. Эти связи позволяют определить, какие гены их кодируют и как они влияют друг на друга. Во-вторых, используются данные об экспрессии генов: как из анализа отдельных клеток, так и из массовых измерений, фиксирующих среднюю активность генов в популяции клеток. Эти данные позволяют понять, какие гены активны одновременно и могут регулировать друг друга.
Точность модели в первом тесте достигла 26% — это в 13 раз выше случайного угадывания. На основе почти миллиона изображений ИИ смог правильно определить, какой ген был активирован в каждой четвертой клетке. Ранее для подобных анализов требовались дорогие процедуры секвенирования или экспрессии генов. Image2Reg работает с простыми микроскопическими изображениями, полученными даже с применением базовых красителей, таких как флуоресцентный Хехст. Это делает технологию потенциально дешевой и легко масштабируемой.
В перспективе технология может лечь в основу новых диагностических систем. Исследователи уже создали стартап для разработки терапии против фиброза — состояния, при котором нормальная ткань замещается рубцовой. В будущем Image2Reg может использоваться для выявления генетических нарушений на самых ранних стадиях, задолго до появления симптомов или биомаркеров.
Ранее Наука Mail рассказала о том, что биологи получили первую 3D-съемку зарождения сердца.
