Ученые Университета Кюсю представили метод, который позволяет проследить, как клетки выбирают свою будущую роль. Работа, опубликованная в Nature Communications, открывает новые возможности для изучения развития, регенерации тканей и заболеваний на самых ранних этапах.
Клетка в развивающемся организме постоянно делает выбор — стать нейроном, мышечной клеткой или частью другой ткани. Современные методы, такие как секвенирование РНК отдельных клеток, показывают, какие гены активны в данный момент. Но это лишь снимок, не позволяющий увидеть траекторию — как клетка пришла сюда и насколько стабилен ее выбор.
Существующие алгоритмы пытаются предсказать движение клеток, но сталкиваются с проблемой многомерности данных — состояние определяется тысячами генов, и при упрощении теряется форма пути. В итоге сложно отличить клетку, находящуюся на этапе выбора, от уже стабилизировавшейся.
Ученые объединили биологию и математику и создали метод, который сохраняет геометрию данных и делит движение клеток на три компонента. Градиент показывает общее направление развития, а остальные компоненты выявляют циклы и повторяющиеся процессы, например, клеточный цикл.
Применение метода к почти 46 тысячам эмбриональных клеток мыши показало, что более 88% изменений генов на ранних стадиях объясняются направленным движением к стабильным состояниям. Анализ нестабильных точек помог выявить гены, которые удерживают клетку в равновесии или подталкивают к выбору конкретной линии развития.
Моделирование подтвердило точность метода даже при шумных и неполных данных — он превосходит традиционные методы примерно в сто раз. Это позволяет точно определить момент и место, где клетка принимает судьбоносное решение.
Метод может применяться и за пределами биологии для анализа климатических процессов, деградации материалов и сложных социальных систем, где за большими данными скрыта динамика, которую важно понять для прогнозов и решений.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ученые раскрыли полувековую тайну регенерации тканей.
