死の時:より高い精度のために必要な新技術

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脳細胞がいつ死んでいるのかを知るのは驚くほど難しいです。 顕微鏡下で不活性で断片化されているように見えるニューロンは、ある種の生死にかかわる状態で数日間持続する可能性があり、不活性に見えた後に突然再びシグナル伝達を開始するニューロンもあります。

神経変性を研究する研究者にとって、ニューロンの正確な「死の時間」宣言の欠如は、細胞死につながる要因を特定し、老化した細胞が死ぬのを防ぐ可能性のある薬をスクリーニングすることを困難にします。              

現在、グラッドストーン研究所の研究者は、一度に数千の細胞を追跡し、グループ内の任意の細胞の正確な死の瞬間を決定できる新しい技術を開発しました。 チームは、ジャーナルNature Communicationsに掲載された論文で、このアプローチが齧歯類とヒトの細胞、および生きているゼブラフィッシュ内で機能し、数週間から数か月にわたって細胞を追跡するために使用できることを示しました。

「神経変性疾患の原因と結果を解明するには、正確な死亡時刻を取得することが非常に重要です」と、グラッドストーンのシステムおよび治療センターのディレクターであり、両方の新しい研究の上級著者であるスティーブ・フィンクバイナー医学博士は述べています。 「これにより、細胞死を直接引き起こしている要因、偶発的な要因、および死を遅らせる対処メカニズムである可能性のある要因を特定できます。」

ジャーナルScienceAdvancesに掲載されたコンパニオンペーパーでは、研究者は細胞センサー技術と機械学習アプローチを組み合わせて、人間よりも100倍速く正確に生細胞と死細胞を区別する方法をコンピューターに教えました。

「大学生がこの種のデータを手作業で分析するのに数か月かかりました。新しいシステムはほぼ瞬時に実行されます。実際には、顕微鏡で新しい画像を取得するよりも高速に動作します」と、Finkbeinerの科学プログラムリーダーであるJeremyLinsley博士は述べています。ラボと両方の新しい論文の最初の著者。

古いセンサーに新しいトリックを教える

細胞が死ぬと、原因やメカニズムが何であれ、最終的には断片化され、膜が変性します。 しかし、この分解プロセスには時間がかかるため、科学者は、機能を停止してから長い年月が経過した細胞、病気で死にかけている細胞、健康な細胞を区別することが困難になります。

研究者は通常、蛍光タグまたは色素を使用して、顕微鏡で病変細胞を経時的に追跡し、それらがこの分解プロセス内のどこにあるかを診断しようとします。 多くのインジケーター色素、染色剤、およびラベルは、すでに死んでいる細胞とまだ生きている細胞を区別するために開発されましたが、多くの場合、退色する前に短期間しか機能せず、適用すると細胞に毒性を示す可能性があります。

「私たちは、細胞が数時間だけでなく、生涯にわたって持続し、細胞が死んだ特定の瞬間の後にのみ明確な信号を発するインジケーターを本当に望んでいました」とリンズリーは言います。

Linsley、Finkbeiner、および彼らの同僚は、もともと細胞内のカルシウムのレベルを追跡するために設計されたカルシウムセンサーを採用しました。 細胞が死んでその膜が漏れるとき、XNUMXつの副作用はカルシウムが細胞の水っぽい細胞質ゾルに突入することです。それは通常比較的低レベルのカルシウムを持っています。

そこで、リンズリーはカルシウムセンサーを細胞質ゾルに存在するように設計しました。そこでは、カルシウムレベルが細胞死を示すレベルに増加したときにのみ蛍光を発します。 遺伝的にコード化された死の指標(GEDI、スターウォーズのジェダイのように発音される)として知られる新しいセンサーは、あらゆるタイプの細胞に挿入でき、細胞が生涯にわたって生きているか死んでいるかを知らせます。

再設計されたセンサーの有用性をテストするために、グループは、それぞれがGEDIを含むニューロンの大きなグループを顕微鏡下に置きました。 神経変性を起こしやすい場合や毒性化合物にさらされている場合もあるXNUMX万個を超える細胞を視覚化した後、研究者はGEDIセンサーが他の細胞死指標よりもはるかに正確であることを発見しました。活性化され、細胞は生きたままでした。 さらに、その精度に加えて、GEDIは以前の方法よりも早い段階で細胞死を検出しているように見えました。これは、細胞死の「ノーリターンのポイント」に近いものです。

「これにより、これまで不可能だった方法で生細胞と死細胞を分離することができます」とリンズリーは言います。

超人の死の検出

リンズリーは、彼の兄弟であるブラウン大学の助教授であり、人工知能を大規模な生物学的データに適用することを専門とするドリュー・リンズリー博士にGEDIについて言及しました。 彼の兄弟は、研究者が機械学習アプローチと組み合わせてセンサーを使用して、細胞の形態のみに基づいて生きている脳細胞と死んでいる脳細胞を認識するコンピューターシステムを教えることを提案しました。

チームは、新しいセンサーの結果と同じニューロンの標準的な蛍光データを組み合わせ、BO-CNNと呼ばれるコンピューターモデルを教えて、死にかけている細胞がどのように見えるかに関連する典型的な蛍光パターンを認識しました。 Linsley兄弟が示したこのモデルは、96%正確であり、人間の観察者が実行できるものよりも優れており、生細胞と死細胞を区別する以前の方法よりも100倍以上高速でした。

「細胞の種類によっては、細胞が生きているか死んでいるかを判断するのが非常に難しい場合がありますが、私たちのコンピューターモデルは、GEDIから学習することで、これまで知らなかった画像の一部に基づいて細胞を区別することができました。生細胞と死細胞を区別するのに役立ちました」とジェレミー・リンズリーは言います。

GEDIとBO-CNNの両方で、研究者は新しいハイスループット研究を実施して、脳細胞がいつどこで死ぬかを発見できるようになります。これは、いくつかの最も重要な疾患の非常に重要なエンドポイントです。 また、神経変性疾患の細胞死を遅らせたり回避したりする能力について、薬剤をスクリーニングすることもできます。 または、癌の場合、彼らは病気の細胞の死を早める薬を探すことができます。

「これらのテクノロジーは、細胞内で死が発生する場所、時期、理由を理解する上でのゲームチェンジャーです」とFinkbeiner氏は述べています。 「初めて、ロボット支援顕微鏡の進歩によって提供される速度とスケールを真に活用して、細胞死をより正確に検出し、死の瞬間に先んじてそれを行うことができます。 これが、これまで不可能であった多くの神経変性疾患に対するより具体的な治療法につながることを願っています。」

著者,

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リンダ・ホーンホルツ

の編集長 eTurboNews eTN本社に拠点を置いています。

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