ИИ распознает признаки старения стволовых клеток

Разработку представили исследователи из Института биомедицинских исследований Bellvitge (IDIBELL) и Барселонского суперкомпьютерного центра. ChromAgeNet — это модель на базе искусственного интеллекта, которая по микроскопическим снимкам определяет, молодая перед нами кроветворная стволовая клетка или старая. Секрет в том, что она анализирует трехмерную организацию хроматина — комплекса ДНК и белков внутри ядра. Именно структура хроматина во многом решает, какие гены будут работать, а значит, определяет и поведение клетки.

Для обучения модели ученые использовали трехмерные изображения ядер стволовых клеток мышей, окрашенные недорогим и широко распространенным красителем DAPI — он подсвечивает ДНК. На этих снимках нейросеть училась различать возрастные особенности. В основе ChromAgeNet лежит сверточная нейронная сеть — тип ИИ, специально созданный для анализа изображений. В итоге модель научилась определять возраст клетки с вероятностью 77 %, обойдя по точности предыдущий подход, где признаки старения задавали вручную.

Самое важное здесь то, что возрастные изменения в ядре часто слишком тонкие, чтобы их мог надежно заметить человек. Старение стволовых клеток — неравномерный процесс, и перестройки ядерной архитектуры бывают едва уловимыми. ChromAgeNet же умеет находить сочетания пространственных особенностей хроматина, которые вместе несут информацию о возрасте клетки. Исследователи дополнительно разобрали, на какие именно детали модель опирается чаще всего: это энтропия хроматина, расположение гетерохроматина у края ядра и отдельные плотные сгустки хроматина. Знание этих маркеров не просто помогает разделять клетки на молодые и старые — оно раскрывает саму картину того, как меняется архитектура ядра с возрастом.

Такой подход может стать хорошим дополнением к уже существующим методам оценки биологического возраста, например к «эпигенетическим часам», которые определяют возраст по химическим изменениям в ДНК. Но у ChromAgeNet есть и другое применение: ее можно использовать как инструмент для поиска способов омолодить клетки. В качестве пробного эксперимента ученые проверили, как модель реагирует на обработку старых стволовых клеток разными эпигенетическими препаратами. Задача была не доказать реальное омоложение, а посмотреть, меняются ли признаки старения в структуре хроматина так, будто клетка стала моложе. Результаты показали, что ChromAgeNet действительно способна фиксировать такие сдвиги, а значит, может помогать в поиске перспективных стратегий.

Еще одно преимущество метода — его совместимость с высокопроизводительными рабочими процессами. DAPI — дешевый и простой в использовании краситель, а сама модель содержит сравнительно немного параметров. Ее удобно встраивать в протоколы, где нужно быстро анализировать тысячи образцов. В перспективе это ускорит тестирование разных веществ и поможет быстрее находить кандидатов, способных сохранять или восстанавливать функции стволовых клеток.

Кроме того, авторы исследования сделали общедоступным набор трехмерных изображений кроветворных стволовых клеток и саму модель ChromAgeNet. Для научного сообщества это ценный ресурс, подобных открытых наборов снимков почти нет, а они нужны, чтобы разрабатывать и проверять новые вычислительные методы изучения старения клеток.

В целом работа показывает, что трехмерная организация ДНК несет в себе измеримые признаки старения кроветворных стволовых клеток, а искусственный интеллект помогает эти признаки извлекать из обычных микрофотографий. ChromAgeNet открывает возможность изучать клеточное старение быстрее, масштабнее и точнее, и в будущем может стать важным звеном в поиске способов поддержать здоровье кроветворной системы с возрастом.