خريطة كلوية عالية الدقة تكشف توزيع الدهون وتلقي الضوء على الصحة والمرض الكلوي

خريطة الكلى تكشف المناظر الجزيئية وتفتح أبواب فهم الصحة والمرض الكلوي قام فريق بحثي من مركز بحوث الطيف الضوئي في جامعة فيندربيلت ومختبر جيف سبراجنز، بالتعاون مع مجموعة راف فان ده بلاس من جامعة دلفت للتكنولوجيا، بإنشاء خريطة جزيئية عالية الدقة للكلى البشرية. هذه الخريطة، التي تعتبر الأكثر شمولية من نوعها، استخدمت تقنية تصوير الطيف الضوئي بالليزر الماليونيز (MALDI) وتحليلات التعلم الآلي القابلة للتفسير لجمع بيانات من 29 متبرعًا بالكلى. تفاصيل الدراسة: البيانات المستخدمة: تم جمع بيانات تصوير جزيئي متعددة الأوضاع من أنسجة الكلى للـ29 متبرع. كل قسم من الأنسجة خضع لتصوير بالأشعة فوق البنفسجية (AF)، وتحليل الطيف الضوئي بالليزر الماليونيز (MALDI IMS)، وتصوير الباثولوجيا التاريخية (PAS-stained microscopy) بأمر متتابع. التحليل والدمج: تم معالجة كل وسيلة من الوسائل بشكل مستقل لتوفير تصنيفات وحدات النسيج الوظيفي (FTU) باستخدام AF، لضمان قابلية مقارنة قياسات MALDI IMS، وأخيرًا لتوفير تقييم تاريخي للأنسجة باستخدام PAS. بعد ذلك، تم دمج هذه البيانات من خلال تسجيلها مكانياً في نفس نظام الإحداثيات وتنفيذ تحليلات للتعلم الآلي غير المشرف والمشرف عبر الأوضاع. اكتشافات رئيسية: العلامات الدهنية المكانية: كشفت الخريطة عن علامات دهنية مميزة لكل وحدة نسيجية وظيفية في الكلى، بما في ذلك العقد الكلوية (glomeruli)، والأنابيب القريبة والبعيدة (proximal and distal tubules)، والساق الصاعد السمايك (thick ascending limb)، والقناة الجمعية (collecting ducts). السفنغومايلينات: تم العثور على نوع من الدهون يُعرف بالسفنغومايلينات بشكل متساوٍ في العقد الكلوية، مما يشير إلى دورها في دعم أنواع الخلايا الحرجة لعملية الترشيح. الدهون الأخرى: تم ربط أنواع أخرى من الدهون، مثل السلفاتيدات والفوسفاتيديلسيرينات، ب إعادة امتصاص المواد الغذائية ونقل الأيونات في بنية الكلى مثل حلقة هينلي والأنابيب القريبة. التقييم حسب الجنس والكتلة الجسمانية: الجنس: استخدمت نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير لتحديد علامات جزيئية مرشحة، بما في ذلك الفوسفلبيديات التي تحتوي على حمض الزيتونيك، والتي قد تعكس الفسيولوجيا الخاصة بالجنس والتنظيم الهرموني. الكتلة الجسمانية: تم ربط فوسفلتشولينات وسفنغومايلينات محددة بتعديلات مرتبطة بالسمنة في أنسجة الكلى، بما في ذلك مؤشرات تصلب العقد الكلوية. الفوائد المحتملة: فهم أفضل: تقدم الخريطة فهماً أعمق للعلاقات بين توزيعات الخلايا والجزيئات في الكلى. تشخيص أكثر دقة: يمكن استخدام البيانات الجزيئية لتصنيف مخاطر المرض لدى المرضى بدقة أكبر. علاجات مستهدفة: في المستقبل، قد تساهم هذه الخريطة في تطوير علاجات تستهدف الدهون للحد من أمراض الكلى. قال سبراجنز: "إن الأمر类似于给每个人提供肾脏的Google地图，但不是街道和地标，我们正在绘制细胞组织和分子特征。"他还补充说："就像地图一样，一旦可以看到地形，就可以开始更精确地导航和干预。" آراء الخبراء: مليسا فارو: "هذه الخريطة建立了分子基线，通过将病变组织与这个参考进行比较，我们可以开始确定导致病理的脂质扰动。" 杰夫·斯普拉金斯: "这项工作是我们迄今为止最雄心勃勃和最全面的多模态分子成像研究。通过将脂质组成与肾脏的解剖和功能区域联系起来，我们能够为人类肾单位的每个组成部分生成有效的分子条形码。" خلفية عن المشروع: البرنامج الوطني لإنشاء الخرائط البيوموليكية للإنسان (HuBMAP): تم توفير مجموعة البيانات والأدوات المجانية عبر هذا البرنامج، مما يتيح للمجتمع البحثي الأوسع استخراج فرضيات جديدة. مركز التصوير البيوموليكية متعددة الأوضاع (BIOMIC): مركز يعمل منذ ست سنوات على تطوير خرائط لمختلف الأجهزة الحيوية، بما في ذلك الكلى البشرية. يتألف المركز من باحثين من جامعة فيندربيلت وأطباء من مركز جامعة فيندربيلت الطبي وعلماء البيانات من جامعة دلفت للتكنولوجيا في هولندا. في النهاية، يعتبر هذا المشروع خطوة محورية نحو دمج علم الدهون في المجال الطبي، ويغير الطريقة التي ننظر بها إلى الأعضاء من خلال العدسة الجزيئية.