Глубокое обучение предсказывает развитие гемопоэтических стволовых клеток

Сегодня клеточная биология больше не ограничивается статическими состояниями, но также пытается понять динамическое развитие клеточных популяций. Одним из примеров является создание различных типов клеток крови из их предшественников, гемопоэтических стволовых клеток. «Решение гемопоэтических стволовых клеток стать клетками определенного типа невозможно. В настоящее время возможно только ретроспективно проверить это решение с помощью маркеров клеточной поверхности», — объясняет д-р Карстен Марр, глава Группы количественных исследований динамики отдельных клеток. в Институте вычислительной биологии Гельмгольца центра Мюнхена (ICB).

Он и его команда разработали алгоритм, который может заранее предсказать решение. Так называемое глубокое обучение — это ключ к успеху. «Глубокие нейронные сети играют важную роль в нашем методе», — говорит Марр. «Наш алгоритм классифицирует световые микроскопические изображения и видео отдельных клеток, сравнивая эти данные с прошлым опытом развития таких клеток. Таким образом, алгоритм« изучает », как ведут себя определенные клетки».На три поколения раньше стандартных методов

В частности, исследователи изучили гемопоэтические стволовые клетки, которые были сняты под микроскопом в лаборатории Тимма Шредера в ETH Zurich. Используя информацию о внешнем виде и скорости, программа смогла «запомнить» соответствующие модели поведения, а затем сделать свои прогнозы. «По сравнению с традиционными методами, такими как флуоресцентные антитела против определенных поверхностных белков, мы знаем, как клетки будут принимать решения на три поколения клеток раньше», — сообщает ученый ICB доктор Феликс Буггентин, первый автор исследования вместе с доктором Флорианом Буттнером.

Но в чем польза такого взгляда в будущее? Как объясняет руководитель исследования Марр: «Поскольку теперь мы знаем, какие клетки будут развиваться каким образом, мы можем изолировать их раньше, чем раньше, и изучить, как они различаются на молекулярном уровне. Мы хотим использовать эту информацию, чтобы понять, как делается выбор для особые черты развития ".В будущем фокус расширится за пределы гемопоэтических стволовых клеток. «Мы используем глубокое обучение для решения самых разных задач с достаточно большими записями данных», — объясняет профессор доктор Фабиан Тайс, директор ICB и заведующий кафедрой математического моделирования биологических систем в TUM, который руководил исследованием вместе с Карстеном.

Марр. «Например, мы используем очень похожие алгоритмы для анализа паттернов генома, связанных с заболеванием, и выявления биомаркеров на клинических скринингах клеток».


Портал обо всем