వృద్ధాప్యం శరీరంలోని దాదాపు ప్రతి వ్యవస్థను పునర్నిర్మిస్తుంది, దాని నిశ్శబ్ద ప్రభావాలలో ఒకటి రక్తంలో కనిపిస్తుంది. మనం వయస్సు పెరిగే కొద్దీ, రక్త కణాల ఉత్పత్తికి బాధ్యత వహించే అవయవాలు మరియు కణజాలాలైన హెమటోపోయిటిక్ వ్యవస్థ, తగినంత రక్త కణ ఉత్పత్తిని నిలబెట్టుకోలేకపోతుంది. రక్త కాండం కణాలు ఎలా వృద్ధాప్యం చెందుతాయి, వాటి పనితీరును ఎలా సంరక్షించవచ్చు లేదా పునరుద్ధరించవచ్చు అని అధ్యయనం చేసే పరిశోధకులకు, ఈ క్షీణత కేవలం ఒక ఆసక్తికర విషయం మాత్రమే కాదు. ఇది ఒక కొలత సమస్య.
బెల్విట్జ్ బయోమెడికల్ రీసెర్చ్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ (IDIBELL) లోని రీజెనరేటివ్ మెడిసిన్ ప్రోగ్రామ్ పరిశోధకురాలు మరియు ICREA పరిశోధన ప్రొఫెసర్ డాక్టర్ మారియా కరోలినా ఫ్లోరియన్ నేతృత్వంలోని బృందం, బార్సిలోనా సూపర్‌కంప్యూటింగ్ సెంటర్ — సెంట్రో నేషనల్ డి సూపర్‌కంప్యూటాసియన్ (BSC-CNS) మరియు బార్సిలోనా ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఫర్ గ్లోబల్ హెల్త్ (ISGlobal) కు చెందిన డాక్టర్ పౌలా పెట్రోన్‌లతో కలిసి, దీన్ని పరిష్కరించడంలో సహాయపడే ఒక సాధనాన్ని పరిచయం చేసింది. ChromAgeNet అని పేరు పెట్టిన ఈ వ్యవస్థ, క్రోమాటిన్ యొక్క త్రిమితీయ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా హెమటోపోయిటిక్ కాండం కణాల సూక్ష్మదర్శిని చిత్రాలలో వృద్ధాప్యంతో సంబంధిత నమూనాలను గుర్తించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగిస్తుంది. ఈ పరిశోధన ఫలితాలు Aging Cell జర్నల్‌లో ప్రచురితమయ్యాయి, ఈ పని ISGlobal పరిశోధకుడు పాబ్లో ఇయానెజ్ డాక్టరల్ థీసిస్‌లో కేంద్ర భాగంగా ఉంది.
ఒక కణం గురించి క్రోమాటిన్ ఏమి చెబుతుంది
క్రోమాటిన్ అనేది కణ కేంద్రకం లోపల ఉండే పదార్థం — ప్రధానంగా DNA మరియు ప్రోటీన్లతో తయారైనది — ఇది DNA ను ప్యాకేజ్ చేసి, ఏ జీన్లు క్రియాశీలంగా ఉంటాయో నియంత్రించడంలో సహాయపడుతుంది. ఆ ప్యాకేజింగ్ కేవలం నిర్మాణాత్మకమైనది మాత్రమే కాదు. ఇది జీన్ కార్యకలాపాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి, క్రోమాటిన్ నిర్మాణం ఒక కణం యొక్క గుర్తింపు మరియు పనితీరును నిర్ణయించడంలో సహాయపడుతుంది, మరియు కణాలు వృద్ధాప్యం చెందే కొద్దీ అది మారుతుంది.
ChromAgeNet ఆ సంబంధాన్ని నేరుగా ఉపయోగించుకునేలా నిర్మించబడింది. కొన్ని పరమాణు మార్కర్లపై ఆధారపడకుండా, ఈ సాధనం కేంద్రక చిత్రాల లోపల క్రోమాటిన్ యొక్క త్రిమితీయ అమరికను చదివి, మోసపూరితంగా సరళమైన ప్రశ్నకు సమాధానం ఇస్తుంది: ఈ కేంద్రకం యువగా కనిపిస్తుందా లేదా వృద్ధాప్యంగా కనిపిస్తుందా?
ఈ మోడల్ ఎలా శిక్షణ పొందింది
ఈ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి, పరిశోధకులు DAPI తో రంగు వేసిన ఎలుక హెమటోపోయిటిక్ కాండం కణ కేంద్రకాల త్రిమితీయ చిత్రాలతో పనిచేశారు; DAPI అనేది DNA ను దృశ్యమానం చేయడానికి ఒక సరళమైన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే పద్ధతి. ఆ తర్వాత ఒక కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ — ప్రత్యేకంగా చిత్రాలను విశ్లేషించడానికి రూపొందించిన AI మోడల్ రకం — కేవలం రూపం ఆధారంగా యువ కణాలను వృద్ధాప్య కణాల నుండి వేరు చేయడానికి శిక్షణ పొందింది.
- ఇమేజింగ్ ఇన్‌పుట్: DAPI తో రంగు వేసిన ఎలుక హెమటోపోయిటిక్ కాండం కణ కేంద్రకాల 3D సూక్ష్మదర్శిని చిత్రాలు.
- మోడల్ రకం: చిత్ర విశ్లేషణకు అనుకూలమైన కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్.
- పని: ప్రతి కణాన్ని కేంద్రక రూపం ఆధారంగా యువ లేదా వృద్ధాప్యంగా వర్గీకరించడం.
- దృష్టి: ముందుగా నిర్వచించిన మార్కర్ల కంటే క్రోమాటిన్ యొక్క త్రిమితీయ నిర్మాణంపై.
ఈ విధానం గమనార్హం ఎందుకంటే ఇది పరిశోధకులు ముందుగానే వాటిని పేర్కొనాల్సిన అవసరం లేకుండా, చిత్రాలలో ఉన్న ఏదైనా విభజన లక్షణాలను నేర్చుకోవాలని మోడల్‌ను కోరుతుంది.
పనితీరు: 77% ఖచ్చితత్వం మరియు ఒక బెంచ్‌మార్క్‌ను అధిగమించడం
పరిశోధకుల ప్రకారం, ChromAgeNet కేంద్రకం యొక్క రూపం ఆధారంగా కణాలను యువ లేదా వృద్ధాప్యంగా సరిగ్గా వర్గీకరించే 77% సంభావ్యతను సాధించింది. ఆ ఫలితం, బృందం ముందుగా చేతితో నిర్వచించిన క్రోమాటిన్ లక్షణాలపై నిర్మించిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను అధిగమించింది.
ఈ పోలిక ముఖ్యమైనది. శిక్షణ పొందిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్, సాంప్రదాయిక, లక్షణ-ఆధారిత విధానాలు కోల్పోయే కేంద్రక నిర్మాణంలోని నమూనాలను గుర్తించగలదని ఇది సూచిస్తుంది — అంటే చిత్రాలలో ఉన్న సమాచారం, కానీ పరిశోధకులు చూడటానికి ఎంచుకున్న నిర్దిష్ట కొలతల ద్వారా సంగ్రహించబడనిది.
కంటికి కనిపించని వాటిని గుర్తించడం
ఈ అధ్యయనం యొక్క చట్రం సూక్ష్మదర్శినిలోని ఒక సుపరిచిత సమస్యపై కేంద్రీకృతమై ఉంది: మానవ పరిశీలకులు ఒక కేంద్రకాన్ని వివరించగలరు, కానీ క్రోమాటిన్ ప్యాకింగ్‌లోని సూక్ష్మమైన, త్రిమితీయ తేడాలను వయస్సు యొక్క స్థిరమైన సూచికగా విశ్వసనీయంగా ర్యాంక్ చేయలేరు. ఆ సూక్ష్మ తేడాలను పునరావృతంగా మరియు పెద్ద ఎత్తున లెక్కించగల సంకేతంగా మార్చడానికి ChromAgeNet ఒక ప్రయత్నం.
అలాంటి సంకేతం నిలిచినట్లయితే, అది రక్త కాండం కణ వృద్ధాప్య అధ్యయనానికి అనేక విధాలుగా మద్దతు ఇవ్వగలదు. ఒక చికిత్స కాండం కణ పనితీరును సంరక్షిస్తుందా లేదా పునరుద్ధరిస్తుందా అని పరీక్షించే ప్రయోగాలకు ఇది సంభావ్య పఠనాన్ని అందిస్తుంది. సూక్ష్మదర్శినిలో ఒకేలా కనిపించే కానీ ఆచరణలో భిన్నంగా ప్రవర్తించే కణాలను వర్గీకరించడంలో కూడా ఇది పరిశోధకులకు సహాయపడగలదు.
అంతర్-విభాగ ప్రయత్నం
ఈ ప్రాజెక్ట్ కాండం కణ జీవశాస్త్రం, వృద్ధాప్యం, చిత్ర విశ్లేషణ మరియు కృత్రిమ మేధస్సులోని నైపుణ్యాన్ని ఒకచోట చేర్చింది — ఇందులో పాల్గొన్న సంస్థలలో ఈ కలయిక ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ పనిని IDIBELL యొక్క రీజెనరేటివ్ మెడిసిన్ ప్రోగ్రామ్, BSC-CNS, మరియు "la Caixa" ఫౌండేషన్ మద్దతు పొందిన కేంద్రం ISGlobal లతో అనుబంధం ఉన్న పరిశోధకులు నేతృత్వం వహించారు. ఈ అధ్యయనం పీర్-రివ్యూ చేయబడింది, మరియు ప్రచురితమైన చిత్రాలలో ఉపయోగించిన ఇమేజింగ్ IDIBELL కు చెందిన డాక్టర్ ఎవా మెజియాకు క్రెడిట్ ఇవ్వబడింది.
ఫలితాలు ఏమి నిర్ధారిస్తాయి మరియు ఏమి నిర్ధారించవు
ఈ ఫలితాలు ఎలుక హెమటోపోయిటిక్ కాండం కణాలు మరియు DAPI-రంగు వేసిన కేంద్రక చిత్రాలపై ఆధారపడి ఉన్నాయి, మరియు నివేదించిన 77% ఖచ్చితత్వం అంటే మోడల్ సమాచారం ఇస్తుంది కానీ అప్రమత్తం కాదు — సుమారు నాలుగు వర్గీకరణలలో ఒకటి వ్యతిరేక దిశలో వెళ్లవచ్చని ఆశించవచ్చు. ప్రచురితమైన సారాంశం క్లినికల్ ధ్రువీకరణ లేదా మానవ రోగులలో ఉపయోగాన్ని కూడా వివరించదు.
ఆ హద్దులను దృష్టిలో ఉంచుకోవడం విలువైనది. ChromAgeNet ను ఒక పరిశోధనా పరికరంగా ఉత్తమంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు: కాండం కణ ప్రయోగశాలలలో ఇప్పటికే ప్రామాణికమైన చిత్రాల నుండి, చవకైన మరియు దినచర్య పద్ధతి అయిన రంగు వేయు పద్ధతిని ఉపయోగించి, వృద్ధాప్యంతో సంబంధిత సంకేతాన్ని సంగ్రహించే మార్గం.
ఇది ఎందుకు ముఖ్యం
విస్తృత ప్రమాదాలు వయస్సుతో హెమటోపోయిటిక్ వ్యవస్థ యొక్క క్రమంగా క్షీణించడంలో ఉన్నాయి. ఆ వ్యవస్థ రక్త కణాలను సరఫరా చేస్తుంది కాబట్టి, దాని క్షీణత రోగనిరోధక శక్తి, ఆక్సిజన్ రవాణా మరియు రక్తం గడ్డకట్టడం వంటి ఇతర పనితీరులను తాకుతుంది. రక్త కాండం కణాల వృద్ధాప్యాన్ని గమనించడం సులభతరం చేసే సాధనాలు, ఏమి మారుతుంది, ఎప్పుడు, మరియు ఏదైనా జోక్యం ఆ పథాన్ని మారుస్తుందా అనే దానిపై పరిశోధకులు పదునైన ప్రశ్నలు అడగడంలో సహాయపడగలవు.
ChromAgeNet యొక్క సహకారం జీవశాస్త్రపరంగానే కాకుండా పద్ధతిపరంగా కూడా ఉంది. సాధారణ సూక్ష్మదర్శినిలో సంగ్రహించిన క్రోమాటిన్ నిర్మాణం, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ గుర్తించడానికి సరిపడా వృద్ధాప్య-సంబంధిత సమాచారాన్ని కలిగి ఉందని — మరియు ఈ విధానం శాస్త్రవేత్తలు స్వయంగా నిర్వచించిన లక్షణాలపై నిర్మించిన మోడల్‌ను అధిగమించగలదని ఇది చూపిస్తుంది. అదే సంకేతాన్ని ఇతర కణ రకాలు, ఇతర ఇమేజింగ్ సెటప్‌లు లేదా మానవ నమూనాలకు విస్తరించవచ్చా అనేది ఈ అధ్యయనం పరిష్కరించని బహిరంగ ప్రశ్నగా మిగిలిపోయింది.
ముఖ్యాంశం
- ChromAgeNet అనే AI సాధనం, 3D క్రోమాటిన్ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా హెమటోపోయిటిక్ కాండం కణ చిత్రాలలో వృద్ధాప్యంతో సంబంధిత నమూనాలను గుర్తిస్తుంది.
- ఈ మోడల్ ఎలుక రక్త కాండం కణాలను యువ లేదా వృద్ధాప్యంగా 77% సరైన సంభావ్యతతో వర్గీకరించింది.
- పరిశోధకులు ముందుగానే నిర్వచించిన క్రోమాటిన్ లక్షణాలపై ఆధారపడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను ఇది అధిగమించింది.
- ఈ పనిని IDIBELL, BSC-CNS మరియు ISGlobal పరిశోధకులు నేతృత్వం వహించారు మరియు Aging Cell లో ప్రచురించబడింది.
- ఈ విధానం DAPI రంగు వేయడం మరియు 3D కేంద్రక ఇమేజింగ్‌పై ఆధారపడుతుంది, ఇవి కాండం కణ పరిశోధనలో ఇప్పటికే సాధారణం.
ఈ వ్యాసం Medical Xpress నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on medicalxpress.com
