وقت الوفاة: تقنية جديدة مطلوبة لدقة أكبر

بالنسبة للباحثين الذين يدرسون التنكس العصبي ، فإن عدم وجود إعلان دقيق عن "وقت الموت" للخلايا العصبية يجعل من الصعب تحديد العوامل التي تؤدي إلى موت الخلايا وفحص الأدوية التي قد تنقذ الخلايا المسنة من الموت.              

الآن ، طور الباحثون في معاهد جلادستون تقنية جديدة تتيح لهم تتبع آلاف الخلايا في وقت واحد وتحديد اللحظة الدقيقة لموت أي خلية في المجموعة. أظهر الفريق ، في ورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature Communications ، أن هذا النهج يعمل في القوارض والخلايا البشرية وكذلك داخل أسماك الزرد الحية ، ويمكن استخدامه لمتابعة الخلايا على مدى أسابيع إلى شهور.

يقول ستيف فينكباينر ، دكتوراه في الطب ، دكتوراه ، مدير مركز النظم والعلاجات في جلادستون وكبير مؤلفي الدراستين الجديدتين: "إن الحصول على وقت دقيق للوفاة مهم جدًا لكشف السبب والنتيجة في الأمراض التنكسية العصبية". "يتيح لنا معرفة العوامل التي تسبب بشكل مباشر موت الخلايا ، والتي هي عرضية ، وأيها قد يكون آليات التأقلم التي تؤخر الموت."

في ورقة مصاحبة نُشرت في مجلة Science Advances ، قام الباحثون بدمج تقنية مستشعر الخلية مع نهج التعلم الآلي ، حيث قاموا بتعليم الكمبيوتر كيفية التمييز بين الخلايا الحية والميتة أسرع 100 مرة وأكثر دقة من الإنسان.

يقول جيريمي لينسلي ، دكتوراه ، قائد برنامج علمي في Finkbeiner المختبر والمؤلف الأول لكلا الورقتين الجديدتين.

تعليم حيل جديدة على جهاز الاستشعار القديم

عندما تموت الخلايا - مهما كان السبب أو الآلية - فإنها في النهاية تصبح مجزأة وتتحلل أغشيةها. لكن عملية التحلل هذه تستغرق وقتًا ، مما يجعل من الصعب على العلماء التمييز بين الخلايا التي توقفت عن العمل منذ فترة طويلة ، والخلايا المريضة والمحتضرة ، والخلايا السليمة.

يستخدم الباحثون عادةً علامات أو أصباغ الفلورسنت لمتابعة الخلايا المريضة بالمجهر بمرور الوقت ومحاولة تشخيص مكان وجودهم ضمن عملية التحلل هذه. تم تطوير العديد من الأصباغ والبقع والعلامات المميزة لتمييز الخلايا الميتة بالفعل عن تلك التي لا تزال على قيد الحياة ، ولكنها غالبًا ما تعمل فقط خلال فترات زمنية قصيرة قبل أن تتلاشى ويمكن أن تكون سامة للخلايا عند تطبيقها.

يقول Linsley: "لقد أردنا حقًا مؤشرًا يستمر طوال عمر الخلية بالكامل - ليس فقط بضع ساعات - ثم يعطي إشارة واضحة فقط بعد اللحظة المحددة التي تموت فيها الخلية".

اختار لينسلي وفينكبينر وزملاؤهما أجهزة استشعار الكالسيوم ، المصممة في الأصل لتتبع مستويات الكالسيوم داخل الخلية. عندما تموت الخلية وتصبح أغشيةها متسربة ، فإن أحد الآثار الجانبية هو أن الكالسيوم يندفع إلى العصارة الخلوية المائية ، والتي عادة ما تحتوي على مستويات منخفضة نسبيًا من الكالسيوم.

لذلك ، صمم Linsley مستشعرات الكالسيوم لتستقر في العصارة الخلوية ، حيث تتألق فقط عندما ترتفع مستويات الكالسيوم إلى المستوى الذي يشير إلى موت الخلايا. يمكن إدخال المستشعرات الجديدة ، المعروفة باسم مؤشر الموت المشفر جينيًا (GEDI ، التي تُنطق مثل Jedi في Star Wars) ، في أي نوع من الخلايا والإشارة إلى أن الخلية حية أو ميتة طوال عمر الخلية بالكامل.

لاختبار فائدة أجهزة الاستشعار المعاد تصميمها ، وضعت المجموعة مجموعات كبيرة من الخلايا العصبية - كل منها يحتوي على GEDI - تحت المجهر. بعد تصور أكثر من مليون خلية ، في بعض الحالات معرضة للتنكس العصبي وفي حالات أخرى معرضة لمركبات سامة ، وجد الباحثون أن مستشعر GEDI كان أكثر دقة بكثير من مؤشرات موت الخلايا الأخرى: لم تكن هناك حالة واحدة حيث كان المستشعر مفعلة وظلت الزنزانة على قيد الحياة. علاوة على ذلك ، بالإضافة إلى هذه الدقة ، يبدو أن GEDI اكتشف أيضًا موت الخلايا في مرحلة مبكرة مقارنة بالطرق السابقة - بالقرب من "نقطة اللاعودة" لموت الخلية.

يقول Linsley: "يتيح لك هذا الفصل بين الخلايا الحية والميتة بطريقة لم تكن ممكنة من قبل".

كشف الموت الخارق

ذكر Linsley GEDI لأخيه - Drew Linsley ، دكتوراه ، أستاذ مساعد في جامعة براون متخصص في تطبيق الذكاء الاصطناعي على البيانات البيولوجية واسعة النطاق. اقترح شقيقه أن يستخدم الباحثون المستشعر ، إلى جانب نهج التعلم الآلي ، لتعليم نظام الكمبيوتر التعرف على خلايا الدماغ الحية والميتة بناءً على شكل الخلية فقط.

قام الفريق بربط النتائج من المستشعر الجديد ببيانات الفلورة القياسية على نفس الخلايا العصبية ، وقاموا بتعليم نموذج كمبيوتر ، يسمى BO-CNN ، للتعرف على أنماط التألق النموذجية المرتبطة بالشكل الذي تبدو عليه الخلايا المحتضرة. أظهر الأخوان Linsley أن النموذج كان دقيقًا بنسبة 96٪ وأفضل مما يمكن أن يفعله المراقبون البشريون ، وكان أسرع بمئة مرة من الطرق السابقة للتمييز بين الخلايا الحية والميتة.

"بالنسبة لبعض أنواع الخلايا ، من الصعب جدًا على الشخص معرفة ما إذا كانت الخلية حية أو ميتة - ولكن نموذج الكمبيوتر لدينا ، من خلال التعلم من GEDI ، كان قادرًا على التمييز بينها بناءً على أجزاء من الصور التي لم نكن نعرفها من قبل كانت مفيدة في التمييز بين الخلايا الحية والميتة ، "يقول جيريمي لينسلي.

سيسمح كل من GEDI و BO-CNN للباحثين بإجراء دراسات جديدة عالية الإنتاجية لاكتشاف متى وأين تموت خلايا الدماغ - وهي نقطة نهاية مهمة جدًا لبعض الأمراض الأكثر أهمية. يمكنهم أيضًا فحص الأدوية لمعرفة قدرتها على تأخير أو تجنب موت الخلايا في الأمراض التنكسية العصبية. أو ، في حالة السرطان ، يمكنهم البحث عن أدوية تسرع من موت الخلايا المريضة.

يقول Finkbeiner: "هذه التقنيات تغير قواعد اللعبة في قدرتنا على فهم أين ومتى ولماذا يحدث الموت في الخلايا". "لأول مرة ، يمكننا حقًا تسخير السرعة والحجم اللذين توفرهما التطورات في الفحص المجهري بمساعدة الروبوت لاكتشاف موت الخلايا بدقة أكبر ، والقيام بذلك قبل لحظة الموت بوقت طويل. نأمل أن يؤدي هذا إلى علاجات أكثر تحديدًا للعديد من الأمراض التنكسية العصبية التي كانت حتى الآن غير قابلة للشفاء ".