細(xì)胞老沒老，可能藏在細(xì)胞核的細(xì)微變化中。西班牙貝爾維特生物醫(yī)學(xué)研究所等機(jī)構(gòu)科學(xué)家開發(fā)出一種人工智能(AI)工具，能夠從造血干細(xì)胞細(xì)胞核的三維顯微圖像中識(shí)別這些變化，并以77%的準(zhǔn)確率區(qū)分年輕細(xì)胞和衰老細(xì)胞。這為研究血液干細(xì)胞衰老及尋找干預(yù)細(xì)胞衰老的方法提供了新的技術(shù)手段。相關(guān)研究28日發(fā)表于《衰老細(xì)胞》雜志。
造血干細(xì)胞負(fù)責(zé)產(chǎn)生人體各種血細(xì)胞。隨著年齡增長(zhǎng)，這些細(xì)胞的功能會(huì)逐漸下降，但細(xì)胞衰老并不一定會(huì)留下明顯的“痕跡”。尤其是細(xì)胞核內(nèi)部DNA的組織方式發(fā)生的變化，往往非常細(xì)微，僅憑肉眼觀察顯微鏡圖像很難分辨。
研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的這套AI工具名為ChromAgeNet。它看的不是細(xì)胞的大小、形狀等常規(guī)指標(biāo)，而是細(xì)胞核中DNA的三維組織方式。他們先用DAPI標(biāo)記DNA，再獲取小鼠造血干細(xì)胞細(xì)胞核的三維顯微圖像，隨后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓AI從大量圖像中尋找年輕細(xì)胞和衰老細(xì)胞之間的細(xì)微差異。結(jié)果顯示，ChromAgeNet能夠僅憑細(xì)胞核圖像，以77%的準(zhǔn)確率區(qū)分年輕和衰老造血干細(xì)胞，表現(xiàn)優(yōu)于此前基于特定染色質(zhì)特征建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步分析了模型作出判斷時(shí)關(guān)注的細(xì)胞核特征，發(fā)現(xiàn)染色質(zhì)在空間上的復(fù)雜程度、細(xì)胞核邊緣的異染色質(zhì)分布，以及部分染色質(zhì)凝聚體等，都有助于區(qū)分年輕細(xì)胞和衰老細(xì)胞。這說(shuō)明，顯微鏡圖像中一些原本難以察覺的細(xì)微結(jié)構(gòu)差異，可能包含與細(xì)胞衰老有關(guān)的信息。這類信息可以與表觀遺傳時(shí)鐘等其他衰老指標(biāo)結(jié)合，用于更加全面地研究細(xì)胞的生物學(xué)年齡。
如果AI能夠識(shí)別細(xì)胞衰老，它能否進(jìn)一步幫助尋找讓細(xì)胞恢復(fù)年輕狀態(tài)的方法?研究團(tuán)隊(duì)對(duì)此進(jìn)行了初步嘗試。他們將接受不同表觀遺傳藥物處理的衰老造血干細(xì)胞交由ChromAgeNet分析，觀察藥物是否改變了細(xì)胞的染色質(zhì)組織，使其呈現(xiàn)出更加接近年輕細(xì)胞的特征。
不過(guò)，這些結(jié)果還不能證明相關(guān)藥物真正讓細(xì)胞“返老還童”。團(tuán)隊(duì)指出，ChromAgeNet目前能夠檢測(cè)到的是與衰老有關(guān)的結(jié)構(gòu)變化，而不是直接證明造血干細(xì)胞的功能已經(jīng)恢復(fù)。
由于DAPI染色成本較低、操作簡(jiǎn)單，這套方法未來(lái)有望用于高通量顯微成像，從大量細(xì)胞中快速篩選受到不同干預(yù)影響的細(xì)胞，從而幫助尋找潛在的細(xì)胞年輕化策略。
(記者：張佳欣 編輯：郭成）
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