Робот-лаборант поможет ученым выращивать нейроны

Применение стволовых клеток — одна из самых популярных тем в медицине и физиологии. Однако чтобы выращивать ткани из таких клеток, исследователям во всем мире важно научиться оптимизировать этот процесс. Нейробиолог из Университета Шеффилда (Великобритания) Антон Николаев и аспирант Университета ИТМО Павел Катунин создали робота, который позволит контролировать рост нейронов из стволовых клеток. Метод опубликован на сервере препринтов BioRxiv.

Сегодня уже существует методика превращения стволовых клеток в другие клетки при помощи различных сигнальных молекул, например ретиноевой кислоты или Wnt. Хотя она и широко используется, но имеет ряд недостатков, например, лишь малый процент клеток превращается в нужные: «Проблема в том, что это происходит очень долго, — поясняет Антон Николаев. — Чтобы, условно, превратить чашку стволовых клеток в нейроны, необходим месяц или даже больше. Вторая проблема — нет контроля, в какие нейроны превратятся клетки в чашке. Мы же хотим научиться выращивать нейроны определенных типов и лучше понимать, как работают нейронные цепочки».

Главное отличие проекта в использовании машинного обучения и компьютерного зрения для того, чтобы найти и поддержать оптимальные условия превращения (дифференцировки) клеток в нейроны. Но для машинного обучения требуется огромное количество примеров: опыты по превращению клеток нужно проводить тысячи раз, что крайне сложно даже для большой научной группы. Для этой цели ученые создали робота-лаборанта, напечатанного на обычном 3D-принтере, который поможет автоматизировать процесс.

«Сама задача подбора конкретного вещества для дифференцировки и протокола его применения — это задача оптимизации, — рассказывает Павел Катунин, — то есть у вас есть, к примеру, различные параметры сигнальных молекул — их концентрации, частота подачи и так далее, — и мы пытаемся найти наилучшее сочетание этих параметров, чтобы максимальное количество клеток преобразовалось именно в нужные нам. Оптимизировать этот процесс, оценить процент клеток, дифференцировавшихся в необходимые, нам поможет компьютерное зрение, которое на основе данных микроскопа автоматически определяет, так ли, как нам надо, протекает процесс».

В результате ученые разработали робота для автоматической постановки многочисленных экспериментов и сбора больших данных, на котором и был проверен алгоритм оптимизации.

Сейчас этап работы над роботом практически завершен, и по его итогам был опубликован препринт статьи. Теперь другие исследователи также смогут использовать эту разработку для своих опытов. В будущем эта модель позволит ученым отслеживать процесс превращения клеток на ранних стадиях и отбирать нужные для эксперимента.

На первом этапе эксперименты проводятся не на эмбриональных стволовых клетках — их заменяют куда более дешевые клеточные линии раковых стволовых клеток NTERA-2. Для обучения модели и отладки робота эта замена очень полезна, ведь она значительно удешевляет каждый опыт. Впрочем, работа с такими клетками сама по себе может дать научный результат и найти возможное применение в области медицины, например в онкологии. Однако сейчас для ученых важно проработать метод для получения большого количества нейронов из стволовых клеток и в перспективе создать из них логические цепи.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.