मृत्युको समय: ठूलो शुद्धताको लागि नयाँ प्रविधि आवश्यक छ

न्यूरोडिजेनेरेशन अध्ययन गर्ने अनुसन्धानकर्ताहरूका लागि, न्यूरोन्सका लागि सटीक "मृत्युको समय" घोषणाको अभावले कोशिकाको मृत्यु हुने कारकहरू र बुढ्यौली कोशिकाहरूलाई मर्नबाट बचाउन सक्ने औषधिहरू स्क्रिन गर्न गाह्रो हुन्छ।              

अब, ग्लाडस्टोन इन्स्टिच्युटका अनुसन्धानकर्ताहरूले नयाँ प्रविधि विकास गरेका छन् जसले उनीहरूलाई एकै पटकमा हजारौं कोषहरू ट्र्याक गर्न र समूहको कुनै पनि कोषको मृत्युको सटीक क्षण निर्धारण गर्न दिन्छ। टोलीले नेचर कम्युनिकेसन्स जर्नलमा प्रकाशित एउटा पेपरमा देखायो कि दृष्टिकोणले मुसा र मानव कोशिकाहरूमा साथै जीवित जेब्राफिसमा काम गर्दछ, र हप्तादेखि महिनाको अवधिमा कोषहरूलाई पछ्याउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।

"न्युरोडिजेनेरेटिभ रोगहरूमा कारण र प्रभाव पत्ता लगाउनको लागि मृत्युको सटीक समय प्राप्त गर्नु धेरै महत्त्वपूर्ण छ," ग्लाडस्टोनमा सेन्टर फर सिस्टम्स एन्ड थेराप्युटिक्सका निर्देशक र दुबै नयाँ अध्ययनका वरिष्ठ लेखक स्टीव फिंकबेनर, एमडी, पीएचडी भन्छन्। "यसले हामीलाई पत्ता लगाउन दिन्छ कि कुन कारकहरू प्रत्यक्ष रूपमा कोशिकाको मृत्यु निम्त्याउँदैछन्, जुन आकस्मिक हुन्, र जसले मृत्युलाई ढिलाइ गर्ने संयन्त्रहरूको सामना गरिरहेको हुन सक्छ।"

साइन्स एडभान्सेज जर्नलमा प्रकाशित एक कम्प्यानियन पेपरमा, शोधकर्ताहरूले सेल सेन्सर टेक्नोलोजीलाई मेसिन लर्निङ दृष्टिकोणसँग जोडे, कम्प्युटरलाई कसरी जीवित र मृत कोशिकाहरूलाई मानिसभन्दा १०० गुणा छिटो र सही रूपमा छुट्याउन सकिन्छ भनेर सिकाए।

"कलेजका विद्यार्थीहरूलाई हातले यस प्रकारको डाटा विश्लेषण गर्न महिनौं लाग्यो, र हाम्रो नयाँ प्रणाली लगभग तात्कालिक छ - यो वास्तवमा हामीले माइक्रोस्कोपमा नयाँ छविहरू प्राप्त गर्न सक्ने भन्दा छिटो चल्छ," जेरेमी लिन्सले, पीएचडी, फिंकबेनरका वैज्ञानिक कार्यक्रम नेता भन्छन्। प्रयोगशाला र दुवै नयाँ पेपरको पहिलो लेखक।

पुरानो सेन्सर नयाँ चालहरू सिकाउँदै

जब कोशिकाहरू मर्छन् - जुनसुकै कारण वा संयन्त्र - तिनीहरू अन्ततः खण्डित हुन्छन् र तिनीहरूको झिल्लीहरू पतन हुन्छन्। तर यो ह्रास प्रक्रियाले समय लिन्छ, वैज्ञानिकहरूलाई लामो समयदेखि काम गर्न छोडेका कोशिकाहरू, बिरामी र मरेका र स्वस्थहरू बीचको भिन्नता छुट्याउन गाह्रो हुन्छ।

अन्वेषकहरूले सामान्यतया फ्लोरोसेन्ट ट्यागहरू वा रंगहरू प्रयोग गर्छन् रोगी कोशिकाहरूलाई समयको साथमा माइक्रोस्कोपको साथ पछ्याउन र तिनीहरू यो क्षय प्रक्रिया भित्र कहाँ छन् भनेर निदान गर्ने प्रयास गर्छन्। धेरै सूचक रंगहरू, दागहरू, र लेबलहरू पहिले नै मरेका कोशिकाहरूलाई अझै जीवित भएकाहरूबाट छुट्याउनको लागि विकसित गरिएको छ, तर तिनीहरू प्रायः फिड हुनु अघि छोटो अवधिमा मात्र काम गर्छन् र तिनीहरू लागू हुँदा कोशिकाहरूमा विषाक्त हुन सक्छ।

"हामी साँच्चै एक सूचक चाहन्थ्यौं जुन कोशिकाको सम्पूर्ण जीवनकालसम्म रहन्छ - केहि घण्टा मात्र होइन - र त्यसपछि कोषको मृत्यु भएको निश्चित क्षण पछि मात्र स्पष्ट संकेत दिन्छ," लिन्सले भन्छन्।

Linsley, Finkbeiner, र तिनीहरूका सहकर्मीहरूले क्याल्सियम सेन्सरहरू सह-अपप्ट गरे, मूल रूपमा सेल भित्र क्याल्सियमको स्तरहरू ट्र्याक गर्न डिजाइन गरिएको थियो। कोषको मृत्यु हुँदा र यसको झिल्ली चुहावट हुन थालेपछि, एउटा साइड इफेक्ट यो हो कि क्याल्सियम सेलको पानीको साइटोसोलमा पुग्छ, जसमा सामान्यतया क्याल्सियमको मात्रा कम हुन्छ।

त्यसोभए, लिन्स्लेले क्याल्सियम सेन्सरहरूलाई साइटोसोलमा बस्नको लागि इन्जिनियर गर्नुभयो, जहाँ तिनीहरू केवल फ्लोरोसेस हुनेछन् जब क्याल्सियमको स्तर सेल मृत्युलाई संकेत गर्ने स्तरमा बढ्छ। नयाँ सेन्सरहरू, आनुवंशिक रूपमा एन्कोड गरिएको मृत्यु सूचक (GEDI, स्टार वार्समा जेडी जस्तै उच्चारण गरिएको) भनेर चिनिन्छ, कुनै पनि प्रकारको सेलमा घुसाउन सकिन्छ र सेलको सम्पूर्ण जीवनकालमा कोष जीवित वा मृत छ भनी सङ्केत गर्न सकिन्छ।

पुन: डिजाइन गरिएका सेन्सरहरूको उपयोगिता परीक्षण गर्न, समूहले माइक्रोस्कोपमुनि GEDI समावेश भएका न्यूरोन्सका ठूला समूहहरू राखे। एक लाख भन्दा बढी कोशिकाहरूको दृश्यावलोकन गरेपछि, केही अवस्थामा न्यूरोडिजेनरेशनको जोखिममा र अरूमा विषाक्त यौगिकहरूको सम्पर्कमा, अन्वेषकहरूले पत्ता लगाए कि GEDI सेन्सर अन्य कोशिका मृत्यु सूचकहरू भन्दा धेरै सटीक थियो: त्यहाँ एउटा पनि केस थिएन जहाँ सेन्सर थियो। सक्रिय र एक सेल जीवित रह्यो। यसबाहेक, त्यो शुद्धताको अतिरिक्त, GEDI ले अघिल्लो विधिहरू भन्दा प्रारम्भिक चरणमा सेल मृत्यु पत्ता लगाउने जस्तो देखिन्थ्यो - सेल मृत्युको लागि "नो रिटर्नको बिन्दु" को नजिक।

"यसले तपाइँलाई जीवित र मृत कोशिकाहरू अलग गर्न अनुमति दिन्छ जुन पहिले कहिल्यै सम्भव थिएन," लिन्सले भन्छन्।

अलौकिक मृत्यु पत्ता लगाउने

Linsley ले GEDI लाई आफ्नो भाइ - Drew Linsley, PhD, ब्राउन युनिभर्सिटीका सहायक प्रोफेसरलाई उल्लेख गरे जसले ठूलो मात्रामा जैविक डेटामा कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू गर्न माहिर छन्। उनको भाइले सुझाव दिए कि अनुसन्धानकर्ताहरूले सेन्सर प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ दृष्टिकोणको साथ, कम्प्युटर प्रणालीलाई जीवन्त र मृत मस्तिष्क कोशिकाहरू मात्र सेलको रूपमा आधारित चिन्न सिकाउन।

टोलीले एउटै न्यूरोन्समा मानक फ्लोरोसेन्स डेटाको साथ नयाँ सेन्सरबाट नतिजाहरू जोड्यो, र तिनीहरूले BO-CNN भनिने कम्प्युटर मोडेललाई सिकाए, जसलाई मरेका कोशिकाहरू कस्तो देखिन्छन् भन्नेसँग सम्बन्धित सामान्य प्रतिदीप्ति ढाँचाहरू पहिचान गर्न सिकाउँछन्। मोडेल, Linsley भाइहरूले देखाए, मानव पर्यवेक्षकहरूले गर्न सक्ने भन्दा 96 प्रतिशत सही र राम्रो थियो, र जीवित र मृत कोशिकाहरू फरक गर्ने अघिल्लो विधिहरू भन्दा 100 गुणा बढी छिटो थियो।

"केही कोशिकाका प्रकारहरूका लागि, कोशिका जीवित वा मृत छ कि छैन भनेर उठाउन व्यक्तिको लागि यो अत्यन्तै गाह्रो छ - तर हाम्रो कम्प्युटर मोडेल, GEDI बाट सिकेर, हामीले पहिले नचिनेका छविहरूको भागहरूमा आधारित तिनीहरूलाई फरक गर्न सक्षम भयो। जीवित र मृत कोशिकाहरू छुट्याउन सहयोगी थिए,” जेरेमी लिन्स्ले भन्छन्।

GEDI र BO-CNN दुबैले अब अनुसन्धानकर्ताहरूलाई मस्तिष्कका कोशिकाहरू कहिले र कहाँ मर्छन् भन्ने पत्ता लगाउन नयाँ, उच्च-थ्रुपुट अध्ययनहरू गर्न अनुमति दिनेछन्—केही सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण रोगहरूको लागि एक धेरै महत्त्वपूर्ण अन्त्य बिन्दु। तिनीहरूले न्यूरोडिजेनेरेटिभ रोगहरूमा कोशिकाको मृत्युलाई ढिलो गर्न वा जोगिन सक्ने क्षमताको लागि औषधिहरू पनि जाँच गर्न सक्छन्। वा, क्यान्सरको अवस्थामा, तिनीहरूले रोगी कोशिकाहरूको मृत्यु हतार गर्ने औषधिहरू खोज्न सक्छन्।

"यी प्रविधिहरूले कोशिकाहरूमा मृत्यु कहाँ, कहिले र किन हुन्छ भनेर बुझ्ने हाम्रो क्षमतामा खेल परिवर्तन गर्ने हो," फिङ्कबेनर भन्छन्। "पहिलो पटक, हामी वास्तवमै कोशिकाको मृत्यु पत्ता लगाउनको लागि रोबोट-सहायता माइक्रोस्कोपीमा प्रगतिहरूद्वारा प्रदान गरिएको गति र मापनलाई साँच्चै प्रयोग गर्न सक्छौं, र मृत्युको क्षण अघि नै राम्रोसँग गर्न सक्छौं। हामी आशा गर्छौं कि यसले धेरै न्युरोडिजेनेरेटिभ रोगहरूको लागि थप विशिष्ट थेराप्यूटिक्स निम्त्याउन सक्छ जुन अहिलेसम्म निको हुन सक्दैन।