Освещение полиплоидных клеток: новый инструмент выявляет пространственные закономерности содержания ДНК в тканях

от

Международная группа учёных из лаборатории Формозы-Джордана из Института исследований растений Макса Планка в Кёльне, Германия, лаборатории Фокс из Университета Дьюка, США, и лаборатории Родера из Корнельского университета, США, разработала новый вычислительный алгоритм, который позволяет проводить количественную оценку плоидности — количества копий хромосом — в тканях на основе микроскопических изображений.

Исследование [опубликовано](https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2667237525002851) в журнале Cell Reports Methods.

Учёные давно знают, что некоторые клетки в определённой ткани подвергаются процессу дублирования всего генома без деления — это называется эндополиплоидией.

Ключевые моменты:
* Клеточная плоидность — это количество копий хромосом в клетке, а полиплоидная клетка — это клетка, имеющая более двух копий каждой хромосомы.
* Вместо того чтобы разделиться на две новые клетки после копирования всего генетического материала, эти специализированные клетки сохраняют дополнительную ДНК в одной увеличенной клетке.
* Эндополиплоидия широко распространена в природе, встречается в тканях растений, животных и человека. Эта естественная стратегия необходима для правильного развития тканей или регенерации при возникновении проблем. Однако она также связана с такими заболеваниями, как рак.

Несмотря на важность эндополиплоидии, до сих пор не до конца понятно, что именно её запускает, какие клетки переходят в это состояние и как её возникновение пространственно контролируется в тканях.

Определение того, в каких клетках возникает эндополиплоидия и где эти клетки расположены в ткани, имеет решающее значение для раскрытия основ роста, регенерации и заболеваний.

До сих пор количественная оценка эндополиплоидии в ткани, представляющей интерес, в определённый момент времени и в определённом положении в ткани оставалась сложной задачей, поскольку она основана на методах, разрушающих архитектуру ткани, или на утомительном ручном исследовании каждого ядра.

Многопрофильная международная команда преодолевает эти давние ограничения с помощью своего нового алгоритма под названием iSPy (Inferring Spatial Ploidy), который позволяет учёным визуализировать и изучать полиплоидные клетки непосредственно в неповреждённой, живой ткани.

iSPy — это высокопроизводительный автоматизированный алгоритм, сочетающий экспериментальные методы с передовым программным анализом изображений. Начиная с микроскопических изображений, программа сегментации идентифицирует клеточные ядра и рассчитывает определённые ядерные характеристики, такие как объём ядра.

На основе этих сегментированных изображений iSPy затем идентифицирует ядра, которые являются полиплоидными по всей ткани, и создаёт подробные карты их пространственной организации.

Исследователи показали, что iSPy можно использовать в таких ситуациях, как программируемая эндополиплоидия при развитии листьев Arabidopsis и отслеживание регенерации, индуцированной полиплоидией, у плодовой мухи.

Таким образом, iSPy — это мощный и простой в использовании инструмент для идентификации и анализа полиплоидных клеток в разных тканях различных организмов. Впервые учёные могут идентифицировать и отслеживать эти специфические клетки с течением времени и анализировать их закономерности в архитектуре конкретной ткани.

Ведущий автор работы Николас Рассел сказал: «Выявление полиплоидных клеток без разрушения ткани было мечтой сообщества в течение долгого времени, и я надеюсь, что этот алгоритм может быть использован и адаптирован в течение многих лет для выявления ранее неизвестных пространственных и временных закономерностей плоидности у многих организмов».

Пау Формоза-Джордан добавил: «Многие дифференцированные ткани демонстрируют пространственные закономерности плоидности у разных организмов, и у нас очень мало знаний об этом. Наш алгоритм, надеюсь, поможет понять, как живые ткани развиваются, стареют или восстанавливаются после травм, и может открыть новые возможности в понимании некоторых заболеваний, таких как рак».

Предоставлено [Max Planck Society](https://phys.org/partners/max-planck-society/).

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте