Исследователи Массачусетского технологического института и Института биомедицинских исследований Уайтхеда разработали модель искусственного интеллекта IRIS, которая восстанавливает историю сигналов, полученных клетками в процессе развития эмбриона. Работа под руководством доцента биологии MIT и сотрудника Института Уайтхеда Пулин Ли и аспиранта Николаса Хатчинса опубликована 8 сентября в журнале Nature Methods. Результаты могут ускорить создание органоидов и применение стволовых клеток в регенеративной медицине.
По мере развития эмбриона исходная группа стволовых клеток превращается в клетки мозга, печени, мышц и других тканей. Их дальнейшая судьба определяется активностью генов, которая влияет на строение и функции клеток. При этом клетки ориентируются не только на собственные процессы, но и постоянно обмениваются химическими сигналами с соседями.
Такие сигналы проходят через многоступенчатые сигнальные пути и сообщают клетке, где она находится, на каком этапе развития пребывает и какую специализацию должна получить. Ранее считалось, что действие этих путей сильно различается в разных типах клеток, поэтому каждый из них пришлось бы отдельно изучать для каждой клеточной разновидности. Авторы новой работы обнаружили, что каждый сигнальный путь оставляет характерный «отпечаток» — устойчивый набор изменений активности генов.
Одинаковые сигнальные пути формируют сходные отпечатки в разных типах клеток. Благодаря этому IRIS может распознавать такие закономерности и определять, какие сигналы клетка получила на разных этапах развития, в том числе в ранее не изучавшихся клеточных типах. «Представьте системы распознавания голоса, такие как Siri, которые в основном обучены на английском языке, но затем используют это обучение для распознавания других языков», — сказала Ли, объясняя принцип переноса обучения.
Модель обучили на экспериментальных данных о реакции тысяч человеческих эмбриональных стволовых клеток на десятки сочетаний шести основных сигнальных путей на разных стадиях развития. Затем IRIS проверили на отдельных клетках эмбрионов мыши во время гаструляции — периода, когда клетки быстро приобретают разные направления развития. Система точно предсказала, где и когда активируются пути, связанные с формированием тканей сердца, кишечника, мышц и спинного мозга.
Отдельно исследователи использовали IRIS для поиска сигналов, необходимых клеточному типу, участвующему в развитии лёгких. Модель предсказала, что активация определённого сигнального пути усилит формирование клеток лёгочной ткани, и эксперименты на эмбрионах мыши подтвердили этот результат. По словам Хатчинса, IRIS позволяет значительно быстрее расшифровывать «язык», с помощью которого клетки взаимодействуют друг с другом, а созданные на основе этих данных модели помогут изучать астму, рак лёгких и лёгочный фиброз, проверять лекарства и разрабатывать методы восстановления повреждённых тканей.