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AI技術で老化細胞を測定・追跡へ 新手法が組織再生と加齢関連疾患の理解を深める可能性

1ヶ月前

AI アシスト技術で老化細胞の測定と追跡が可能に ニューヨーク大学ランゴーン・ヘルス(NYU Langone Health)の研究チームが、高解像度イメージングと機械学習(AI)を組み合わせた新しい技術を開発し、損傷、老化、または病気によって正常な成長や分裂を停止した老化細胞(サネスセント細胞)を追跡することが可能になりました。 この研究では、コンピュータシステムを訓練して、増加する化学物質の濃度により人間の老化を模倣した動物細胞の損傷を分析しました。サネスセント細胞は、組織の修復や老化に関連する疾病(癌、心疾患など)の発症に重要な役割を果たすため、それらの進行を追跡することで、組織が時間とともに再生能力を失うメカニズムや病気の促進要因をより深く理解できる可能性があります。また、この技術は損傷の逆転に向けた治療法の開発にも貢献する可能性があります。 研究人员开发了一种称为核形态计量管道(Nuclear Morphometric Pipeline, NMP)的方法,该方法利用细胞核物理特性的变化来生成一个单一的老化分数,用来描述各种细胞的状态。具体来说,当细胞老化时,其细胞核会展现几个可测量的特征,如核体积增大、核内的焦点更加密集、形状变得不规则等。此外,其遗传物质对标准化学染色剂的着色也会变淡。 为了验证NMP分数的有效性,研究人员展示了它能够准确地区分从3个月到2岁以上的年轻和老年小鼠的健康与病变细胞。结果表明,老年的细胞簇相比年轻的细胞簇具有明显更低的NMP分数。研究人员还对受伤肌肉修复过程中不同年龄段的小鼠进行了五种不同类型细胞的测试,结果显示NMP能够紧密跟踪年轻、成年和老年小鼠中衰老细胞和非衰老细胞(间充质干细胞、肌肉干细胞、内皮细胞和免疫细胞)的数量变化。 例如,使用NMP可以确认未受伤对照组小鼠中不存在衰老的肌肉干细胞,但在受伤后立即出现大量老化肌肉干细胞,随后随着组织的再生而逐渐减少。这表明这些细胞在组织修复初期的积极作用。 最終的なテストでは、NMPが健康と老化の軟骨細胞を成功裏に区別できることを示しました。特に、老年性変性関節症(osteoarthritis)を持つ老年小鼠中的软骨细胞的衰老数量比年轻健康小鼠高出10倍。老年性変性関節症是已知会随着年龄恶化的一种疾病。 未来への展望 本研究の主筆者であるマイケル・ウォーシツナ博士(Michael Wosczyna, Ph.D.)は、「特定の核形状計測法は、組織再生、老化、進行性疾患の理解にとって重要なツールとなる可能性がある」と述べています。ウォーシツナは、ニューヨーク大学グロスマン医学部(NYU Grossman School of Medicine)整形外科の准教授であり、NMPの広範な応用可能性を強調しています。 共同筆者サヒル・マップカル(Sahil Mapkar, BS)は、「現行のサネスセント細胞特定方法が利用が困難であり、信頼性に欠ける点が多い一方、NMPはより一般的に使用される染色法に基づいているため、これまで보다更容易かつ信頼性の高い解析を可能にする」と指摘しています。マップカルは、NYU タンドン工学部の博士課程学生です。 研究チームはNMPをさらに人間の組織に適用する実験を予定しており、他のバイオマーカー手法と組み合わせてサネスセントの様々な役割を解析する計画です。最終的には、NMPを用いて人間の健康に対する老化の負の影響を防止または逆転させる治療法を開発することを目指しています。NYUは既にNMPについて特許申請を行っており、ウォーシツナはNMPを他の研究者に自由に提供する方針です。

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