Как новый алгоритм предсказывает судьбу клетки по одному генетическому снимку

от

Исследователи из Каролинского института и Королевского технологического института разработали вычислительный метод, который может показать, как клетки изменяются и специализируются в организме. Исследование, [опубликованное](https://pnas.org/doi/10.1073/pnas.2516046122) в журнале PNAS, может дать важные знания о том, почему этот процесс иногда нарушается и приводит к заболеваниям.

Дифференциация клеток — фундаментальный процесс в организме

Дифференциация клеток — это фундаментальный процесс в организме. Он позволяет стволовым клеткам развиваться в различные типы клеток, такие как нейроны в мозге или иммунные клетки, защищающие от инфекций. Нарушение этого процесса может привести к серьёзным заболеваниям, но его изучение затруднено.

Основная проблема заключается в том, что современные методы [анализа отдельных клеток](https://phys.org/news/2022-08-mathematical-methods-single-cell-transcriptomic.html?utmsource=embeddings&utmmedium=related&utm_campaign=internal) разрушают клетки при их измерении, что означает, что исследователи получают только один снимок во времени.

Новый алгоритм MultistageOT

Чтобы решить эту проблему, исследователи из Каролинского института и Королевского технологического института разработали алгоритм под названием MultistageOT. Он основан на математических принципах, известных как оптимальный транспорт, и может реконструировать весь процесс развития на основе одного снимка уровней экспрессии генов клеток.

«Когда мы секвенируем клетку, она разрушается, и это означает, что мы не знаем, как эта клетка будет выглядеть в будущем. Наш метод позволяет [моделировать весь процесс развития](https://medicalxpress.com/news/2025-07-scientists-advance-efforts-virtual-cell.html?utmsource=embeddings&utmmedium=related&utm_campaign=internal), даже если клетки наблюдаются в один момент времени», — говорит Магнус Тронстад, докторант кафедры медицины, Сольне, Каролинский институт.

Алгоритм учится восполнять недостающие промежуточные стадии развития и может предсказывать, как клетки созревают и какие функции они будут выполнять. В исследовании метод был протестирован на данных о [развитии клеток крови](https://medicalxpress.com/news/2022-04-comprehensive-human-blood-stem-cell.html?utmsource=embeddings&utmmedium=related&utm_campaign=internal), сложной системе, где стволовые клетки дают начало многим различным типам клеток крови.

Результаты демонстрируют, что MultistageOT способен не только реконструировать траектории развития, но и идентифицировать клетки, которые отклоняются от ожидаемого процесса, — важный механизм для избежания ошибочных выводов.

«Это даёт нам мощный инструмент для понимания того, как клетки принимают „решения“ о своём будущем, что имеет решающее значение для понимания того, как возникают заболевания, когда дифференцировка идёт неправильно», — говорит Йоаким Дахлин, доцент на той же кафедре Каролинского института.

Исследователи подчёркивают, что метод является общим и может быть использован в различных биологических системах, даже за пределами животного мира.

Исследование является результатом сотрудничества между исследователями из Каролинского института и профессором Йоханом Карлссоном из Королевского технологического института. Исследование финансировалось Vetenskapsrådet, Cancerfonden и Karolinska Institutet. Исследователи заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Предоставлено [Каролинским институтом](https://phys.org/partners/karolinska-institutet/)

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте