Vědci vyvinuli AI nástroj RegVelo, který předpovídá osud buněk a otevírá cestu k regenerativní medicíně

Vědci ze Stowers Institute for Medical Research a Helmholtz Munich vyvinuli nový nástroj umělé inteligence nazvaný RegVelo, který dokáže předpovědět, jak se buňky rozhodují o svém budoucím osudu.

Vědci ze Stowers Institute for Medical Research a Helmholtz Munich vyvinuli nový nástroj umělé inteligence nazvaný RegVelo, který dokáže předpovědět, jak se buňky rozhodují o svém budoucím osudu. Tento průlomový model, publikovaný v časopise Cell, propojuje dvě dosud často oddělené oblasti jednobuněčné biologie: metody odhadující změny buněk v čase a metody určující genové regulační sítě, které tyto změny řídí.

RegVelo umožňuje výzkumníkům simulovat vývoj buněk na počítači, čímž výrazně snižuje potřebu provádět každý experiment v laboratoři. Díky tomu mohou nejen předpovídat, jak se buňky mění, ale také identifikovat konkrétní geny, které tyto změny kontrolují. Tatjana Sauka-Spengler, spoluautorka studie, zdůrazňuje, že pochopení těchto raných instrukcí by mohlo vést k přirozené reprodukci specifických buněčných typů in vitro, což by mělo zásadní význam pro buněčné terapie a regenerativní medicínu.

Model byl úspěšně testován na neurálních lištách embryí zebřiček, což je skupina raných embryonálních buněk, které se mohou vyvinout v mnoho různých částí těla, včetně pigmentových buněk. RegVelo identifikovalo raný hnací prvek tvorby pigmentových buněk (tfec) a odhalilo dříve neznámý regulátor osudu pigmentových buněk (elf1). Tyto předpovědi byly následně experimentálně potvrzeny, což prokázalo schopnost modelu generovat biologicky smysluplné hypotézy.

Spojením dynamiky buněk s genovou regulací RegVelo překlenuje dlouholetou mezeru v jednobuněčné biologii. Tradiční metody buď odhadovaly pohyb buněk vývojovou krajinou (RNA velocity), nebo identifikovaly vztahy mezi geny (regulační sítě), ale málokdy je propojovaly. RegVelo nyní umožňuje ptát se nejen „Kam tato buňka směřuje?“, ale také „Které geny jí v tom pomáhají?“. To je klíčové pro pochopení, jak buňky přecházejí z jednoho stavu do druhého a jak jsou tato rozhodnutí zakódována v genových regulačních sítích.

Schopnost RegVelo předpovídat a simulovat narušení genových sítí je obzvláště cenná, protože experimentální testování stovek či tisíců možných faktorů by bylo nákladné a nepraktické. Tento nástroj tak slouží jako predikční i screeningový nástroj pro budoucí experimenty. Hlubší pochopení genových regulačních obvodů by mohlo zlepšit identifikaci příčin vývojových vad a časem vést k přesnějšímu řízení kmenových buněk nebo organoidů k požadovaným buněčným stavům. To má potenciál pro opravu srdečního svalu, pěstování kožních štěpů, vývoj laboratorně pěstované chrupavky a řešení kraniofaciálních poruch či defektů pigmentových buněk.