Митохондрии — крошечные структуры, превращающие питательные вещества в энергию, — на самом деле образуют динамичную взаимосвязанную сеть, быстро разделяясь и сливаясь. Их форма меняется в зависимости от здоровья клетки, поэтому они могут служить маркерами болезней. Но изучать эти изменения было сложно: митохондрии снимали в основном как плоские статичные изображения. Об этом пишет издание Phys.org.
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего применили два подхода для создания «виртуальных клеток» — цифровых моделей, имитирующих живые процессы. Оба используют 4D-микроскопию, которая фиксирует движение структур в трех измерениях во времени. Первый подход обучил модель ИИ MitoSpace на 40 000 4D-фильмов клеток, обработанных лекарствами, чтобы предсказывать состояние клетки по форме митохондрий. Второй построил «цифрового двойника» живой клетки на основе правил поведения органелл.
Модель MitoSpace сама находила закономерности, без ручной разметки изображений. Она сгруппировала клетки по схожим реакциям на препараты и предсказала энергетическое состояние клетки по движению митохондрий в 26 условиях. При обучении на 4D-фильмах точность различения лекарств составила 75%, а на плоских 2D-изображениях — 56%. «Клетка — четырехмерный объект: у нее есть глубина, и она никогда не перестает двигаться», — отметил автор исследования Йоханнес Шёнеберг.
«Цифровой двойник» воспроизвел реакцию митохондрий на препарат нокодазол, разрушающий микротрубочки, без изменения параметров. Обе работы опубликованы в журнале Cell. Они могут сократить зависимость от трудоемких лабораторных экспериментов и ускорить поиск лекарств от рака, диабета, болезни Альцгеймера и детских митохондриальных нарушений. В планах команды — объединить оба подхода и создать полную виртуальную человеческую клетку, а затем и ткани.