שעת מוות: דרושה טכנולוגיה חדשה לדיוק רב יותר

A HOLD FreeRelease 1 | eTurboNews | eTN
אוואטר של לינדה הונהולץ
נכתב על ידי לינדה הונהולץ

באופן מפתיע קשה לדעת מתי תא מוח מת. נוירונים שנראים לא פעילים ומפוצלים מתחת למיקרוסקופ יכולים להימשך בסוג של לימבו של חיים או מוות במשך ימים, וחלקם מתחילים לפתע שוב לאותת לאחר שנראו אינרטיים.

עבור חוקרים שחוקרים ניוון עצבי, היעדר זה של הצהרת "זמן מוות" מדויקת לנוירונים מקשה לקבוע אילו גורמים מובילים למוות של תאים ולסנן תרופות שעשויות להציל תאים מזדקנים ממוות.              

כעת, חוקרים במכוני גלדסטון פיתחו טכנולוגיה חדשה המאפשרת להם לעקוב אחר אלפי תאים בו-זמנית ולקבוע את רגע המוות המדויק של כל תא בקבוצה. הצוות הראה, במאמר שפורסם בכתב העת Nature Communications, שהגישה פועלת בתאים של מכרסמים ובני אדם וכן בתוך דג זברה חיים, וניתן להשתמש בו כדי לעקוב אחר התאים לאורך תקופה של שבועות עד חודשים.

"לקבל זמן מדויק של מוות חשוב מאוד לפענח סיבה ותוצאה במחלות נוירודגנרטיביות", אומר סטיב פינקביינר, MD, PhD, מנהל המרכז למערכות וטיפול בגלדסטון ומחבר בכיר של שני המחקרים החדשים. "זה מאפשר לנו להבין אילו גורמים גורמים ישירות למוות תאי, אילו מקריים, ואילו מנגנוני התמודדות יכולים לעכב את המוות."

במאמר נלווה שפורסם בכתב העת Science Advances, החוקרים שילבו את טכנולוגיית חיישני התא עם גישת למידת מכונה, לימדו מחשב כיצד להבחין בין תאים חיים ומתים פי 100 מהר יותר ומדויק יותר מאדם.

"לקח לסטודנטים במכללה חודשים לנתח נתונים מסוג זה ביד, והמערכת החדשה שלנו היא כמעט מיידית - היא למעשה פועלת מהר יותר ממה שאנו יכולים לרכוש תמונות חדשות במיקרוסקופ", אומר ג'רמי לינסלי, דוקטורט, מוביל תוכנית מדעית ב-Finkbeiner's. מעבדה והמחבר הראשון של שני המאמרים החדשים.

ללמד חיישן ישן טריקים חדשים

כאשר תאים מתים - לא משנה מה הסיבה או המנגנון - הם בסופו של דבר מתפצלים והממברנות שלהם מתנוונות. אבל תהליך השפלה זה לוקח זמן, ומקשה על המדענים להבחין בין תאים שכבר מזמן הפסיקו לתפקד, אלה חולים ומתים, ואלה בריאים.

חוקרים משתמשים בדרך כלל בתגיות פלורסנט או בצבעים כדי לעקוב אחר תאים חולים במיקרוסקופ לאורך זמן ולנסות לאבחן היכן הם נמצאים בתהליך השפלה הזה. צבעי אינדיקטור, כתמים ותוויות רבים פותחו כדי להבדיל בין התאים המתים כבר מאלה שעדיין חיים, אך לעתים קרובות הם פועלים רק על פני פרקי זמן קצרים לפני דהייה ויכולים גם להיות רעילים לתאים כאשר הם מיושמים.

"רצינו באמת אינדיקטור שיימשך כל חיי התא - לא רק כמה שעות - ואז נותן אות ברור רק לאחר הרגע הספציפי שבו התא מת", אומר לינסלי.

Linsley, Finkbeiner ועמיתיהם שיתפו פעולה בחיישני סידן, שנועדו במקור לעקוב אחר רמות הסידן בתוך התא. כאשר תא מת והקרומים שלו דולפים, תופעת לוואי אחת היא שסידן ממהר לתוך הציטוזול המימי של התא, שבדרך כלל יש לו רמות נמוכות יחסית של סידן.

אז, לינסלי הנדסה את חיישני הסידן כך שיישבו בציטוזול, שם הם יפורסמו רק כאשר רמות הסידן עלו לרמה המעידה על מוות תאי. החיישנים החדשים, הידועים כאינדיקטור מוות מקודד גנטי (GEDI, מבוטא כמו ג'דיי במלחמת הכוכבים), יכולים להיות מוכנסים לכל סוג של תא ולאותת שהתא חי או מת במשך כל חיי התא.

כדי לבדוק את התועלת של החיישנים שעוצבו מחדש, הקבוצה הציבה קבוצות גדולות של נוירונים - שכל אחד מהם מכיל GEDI - מתחת למיקרוסקופ. לאחר שדמיינו יותר ממיליון תאים, בחלק מהמקרים מועדים לניוון עצבי ובאחרים חשופים לתרכובות רעילות, החוקרים גילו שחיישן ה-GEDI היה מדויק בהרבה ממדדים אחרים של מוות תאי: לא היה מקרה אחד שבו החיישן היה הופעל ותא נשאר בחיים. יתרה מכך, בנוסף לדיוק הזה, נראה ש-GEDI גם זיהה מוות תאי בשלב מוקדם יותר משיטות קודמות - קרוב ל"נקודת האל-חזור" למוות תאי.

"זה מאפשר לך להפריד בין תאים חיים ומתים באופן שמעולם לא היה אפשרי בעבר", אומר לינסלי.

זיהוי מוות על אנושי

לינסלי הזכיר את GEDI לאחיו - דרו לינסלי, PhD, עוזר פרופסור באוניברסיטת בראון המתמחה ביישום בינה מלאכותית על נתונים ביולוגיים בקנה מידה גדול. אחיו הציע לחוקרים להשתמש בחיישן, יחד עם גישת למידת מכונה, כדי ללמד מערכת מחשב לזהות תאי מוח חיים ומתים רק על סמך צורת התא.

הצוות צירף תוצאות מהחיישן החדש עם נתוני הקרינה הסטנדרטיים על אותם נוירונים, והם לימדו מודל ממוחשב, שנקרא BO-CNN, לזהות את דפוסי הקרינה האופייניים הקשורים לאיך נראים תאים גוססים. המודל, הראו האחים לינסלי, היה מדויק ב-96 אחוז וטוב יותר ממה שצופים אנושיים יכולים לעשות, והיה מהיר יותר מפי 100 משיטות קודמות להבדיל בין תאים חיים ומתים.

"עבור סוגי תאים מסוימים, קשה מאוד לאדם להבין אם תא חי או מת - אבל המודל הממוחשב שלנו, על ידי למידה מ-GEDI, הצליח להבדיל אותם על סמך חלקים מהתמונות שלא הכרנו קודם לכן סייעו להבחין בין תאים חיים ומתים", אומר ג'רמי לינסלי.

הן GEDI והן BO-CNN יאפשרו כעת לחוקרים לבצע מחקרים חדשים עם תפוקה גבוהה כדי לגלות מתי והיכן מתים תאי מוח - נקודת קצה חשובה מאוד לכמה מהמחלות החשובות ביותר. הם יכולים גם לסנן תרופות ליכולת שלהן לעכב או למנוע מוות של תאים במחלות ניווניות. או, במקרה של סרטן, הם יכולים לחפש תרופות שמזרזות את מותם של תאים חולים.

"הטכנולוגיות הללו משנות משחק ביכולת שלנו להבין היכן, מתי ומדוע מתרחש מוות בתאים", אומר פינקביינר. "לראשונה, אנחנו באמת יכולים לרתום את המהירות והקנה מידה שמספקים ההתקדמות במיקרוסקופיה בעזרת רובוט כדי לזהות בצורה מדויקת יותר מוות תאים, ולעשות זאת הרבה לפני רגע המוות. אנו מקווים שזה יכול להוביל לטיפולים ספציפיים יותר עבור מחלות ניווניות רבות שעד כה לא היו ניתנות לריפוי".

על הסופר

אוואטר של לינדה הונהולץ

לינדה הונהולץ

עורך ראשי עבור eTurboNews מבוסס במטה eTN.

הירשם
הודע על
אורח
0 תגובות
משוב משוב
הצג את כל ההערות
0
אשמח למחשבות שלך, אנא הגיב.x
שתף עם...