ההזדקנות משפיעה בהדרגה על תפקוד גופנו ובין היתר פוגעת ביכולתה של המערכת ההמטופואטית – מערך האיברים והרקמות האחראים לייצור תאי דם – לשמור על ייצור תאי דם נאות. הבנה ומדידה של תהליך זה רלוונטית במיוחד כדי ללמוד כיצד תאי גזע בדם מזדקנים וכדי לזהות אסטרטגיות לשמר או לשחזר את תפקודם.
המחקר, בהובלת ד"ר מריה קרולינה פלוריאן, חוקרת בתוכנית לרפואה רגנרטיבית במכון למחקר ביו-רפואי של Bellvitge (IDIBELL) ופרופסור למחקר ב-ICREA, וד"ר פאולה פטרון, חוקרת במרכז מחשוב-העל של ברצלונה – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), והמכון לבריאות עולמית (ISGlobal) של ברצלונה (ISGlobal), מרכז כיום "la Caixed Global", מרכז ברצלונה. ChromAgeNetכלי מבוסס בינה מלאכותית המזהה דפוסים הקשורים להזדקנות בתמונות מיקרוסקופיות של תאי גזע המטופואטיים על ידי ניתוח הארגון התלת-ממדי של הכרומטין, החומר המורכב בעיקר מ-DNA וחלבונים שנמצאים בגרעין התא שאורז DNA ומווסת אילו גנים פעילים, ובסופו של דבר קובע את זהות התא ותפקודם. העבודה הייתה חלק מרכזי בעבודת הדוקטורט של פבלו יאניז, חוקר ב-ISGlobal, ומאגדת מומחיות בביולוגיה של תאי גזע, הזדקנות, ניתוח תמונה ובינה מלאכותית. התוצאות מתפרסמות ב תא מזדקןכתב עת בינלאומי להתייחסות בתחום חקר ההזדקנות.
כדי לפתח את המודל, החוקרים ניתחו תמונות תלת מימדיות של גרעיני תאי גזע המטופואטיים של עכברים, צבועים ב-DAPI, טכניקה פשוטה ונפוצה להמחשת DNA. שימוש ברשת עצבית קונבולוציונית – סוג של מודל בינה מלאכותית שנועד לנתח תמונות-, ChromAgeNet למד להבחין בין תאים צעירים לתאים מבוגרים.
בהתבסס על הופעת הגרעין, המודל הדגים הסתברות של 77% להבחין נכון בין תאים לשתי קבוצות, ביצועים טובים יותר אפילו על מודל למידת מכונה המבוססת על תכונות כרומטין שהוגדרו בעבר על ידי החוקרים.
לזהות את מה שהעין לא רואה
אחד ההיבטים הרלוונטיים של העבודה הוא שההבדלים הקשורים להזדקנות אינם בהכרח נראים לעין בלתי מזוינת בתמונות מיקרוסקופיות. הזדקנות תאי גזע היא תהליך הטרוגני ושינויים בארכיטקטורה של הגרעין יכולים להיות עדינים מאוד. ChromAgeNet מאפשר, עם זאת, לזהות שילובים של תכונות כרומטין מרחביות המכילות מידע על מצב ההזדקנות של התאים.
בנוסף, החוקרים ניתחו את הביצועים של המודל כדי לקבוע אילו תכונות ספציפיות של התמונות מועילות ביותר להבחין בין תאים צעירים לתאים מזדקנים. ניתוח זה זיהה, בין היתר, אנטרופיה של כרומטין, הטרוכרומטין הממוקם בפריפריה של הגרעין, ועיבוי כרומטין מסוימים כמאפיינים מנבאים של מצב הקשור לגיל.
הידיעה באילו מרכיבים של ארגון ה-DNA משתמש המודל לביצוע תחזיותיו מאפשרת לנו לחרוג מסיווג פשוט בין תאים צעירים לתאים מבוגרים ומספקת מידע על המאפיינים של הארכיטקטורה הגרעינית הקשורה להזדקנות. גישה זו יכולה להשלים סמנים ביולוגיים אחרים של גיל, כמו מה שנקרא שעונים אפיגנטיים, אשר מעריכים את הגיל הביולוגי על סמך שינויים כימיים מסוימים ב-DNA, כולל אלה הקשורים למתילציה.
דרך חדשה לחפש אסטרטגיות התחדשות
הצוות גם חקר את הפוטנציאל של ChromAgeNet ככלי מיון לטיפולים המסוגלים לשנות מאפיינים הקשורים לגיל. כהוכחה לקונספט, המודל יושם על תאי גזע המטופואטיים מיושנים שטופלו בתרופות אפיגנטיות שונות כדי להעריך אם טיפולים אלו יצרו שינויים בארגון הכרומטין התואמים למצב צעיר יותר.
תוצאות אלו אינן מוכיחות כי לטיפולים יש תאים מחודשים תפקודית, אך הן מראות את הפוטנציאל של ChromAgeNet ככלי לזיהוי שינויים הקשורים לגיל בתגובה להתערבויות שונות ולחקור אסטרטגיות התחדשות פוטנציאליות.
השימוש ב-DAPI, כתם בעלות נמוכה שקל לשלב בפרוטוקולי מיקרוסקופיה, יחד עם מספר הפרמטרים הקטן במודל, מקל על היישום האפשרי שלו בזרימות עבודה של מיקרוסקופיה בתפוקה גבוהה, מערכות המאפשרות ניתוח של כמויות גדולות של דגימות. זה יכול לתרום בעתיד לחקר מספר רב של תרכובות ולהאיץ את הזיהוי של מועמדים לאסטרטגיות הצערת תאים.
כחלק מהעבודה, החוקרים גם העמידו לרשות הקהילה המדעית מערך נתונים של תמונות תלת מימדיות של תאי גזע המטופואטיים, יחד עם ChromAgeNet. משאב זה יכול להקל על פיתוח ואימות של כלים חישוביים חדשים לחקר ההזדקנות של תאים אלה, תחום שעבורו יש כיום מעט מערכי הדמיה זמינים לציבור.
בסך הכל, המחקר מדגים שהארגון התלת מימדי של ה-DNA מכיל מידע שניתן לכמת על הזדקנות תאי גזע בדם וכי בינה מלאכותית יכולה לעזור לחלץ מידע זה מתמונות מיקרוסקופיות. ChromAgeNet לפיכך מספק כלי חדש לחקור הזדקנות תאית ולחקור אסטרטגיות אפשריות לשמר או לשחזר תפקודי תאי גזע המטופואטיים בצורה מהירה יותר וניתנת להרחבה.
