Onderzoekers bouwen AI die de levensloop van een cel reconstrueert

In dit artikel:

Onderzoekers van het Whitehead Institute in Massachusetts hebben een AI-model ontwikkeld dat uit de genactiviteit van één cel kan afleiden welke chemische signalen zij eerder van haar omgeving heeft ontvangen. Het model, IRIS genoemd, herkent vaste patronen die zes verschillende boodschapsystemen in cellen achterlaten. Die patronen blijken grotendeels onafhankelijk van het celtype, waardoor niet elk signaal afzonderlijk in spier-, darm- of andere cellen hoeft te worden getest.

Voor de training werden duizenden menselijke stamcellen in het laboratorium blootgesteld aan uiteenlopende combinaties van signalen tijdens hun ontwikkeling. Vervolgens testten de onderzoekers IRIS op losse cellen uit muizenembryo’s, die het model niet eerder had gezien. Het voorspelde daar wanneer en waar signalen actief waren in cellen die later onder meer spierweefsel of ruggenmerg zouden vormen.

In een beslissende proef wees IRIS aan welk signaalsysteem cellen richting een belangrijk celtype voor de longontwikkeling kon sturen. Experimenten met muizenembryo’s bevestigden die voorspelling. De methode kan daardoor helpen om realistischer mini-organen te kweken en de ontwikkeling van ziekten zoals astma, longkanker en longlittekens beter te bestuderen.

De onderzoekers waarschuwen wel dat hun catalogus is gebaseerd op gekweekte stamcellen en slechts zes signaleringssystemen omvat. Bovendien is de brede test uitgevoerd bij muizen. Of IRIS even goed werkt bij menselijke embryo’s moet nog worden onderzocht, maar de aanpak kan uiteindelijk inzicht geven in de signaalgeschiedenis van cellen en bijdragen aan herstel van beschadigd weefsel.