Riassunto:
I ricercatori hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato ChromAgeNet, in grado di identificare le caratteristiche dell'invecchiamento nascoste nella struttura del DNA da immagini cellulari tridimensionali ottenute da normali microscopi, fornendo un nuovo strumento per lo studio dell'invecchiamento delle cellule staminali del sangue e la futura ricerca di modi per ritardare l'invecchiamento.
Con l'aumentare dell'età, la capacità del corpo di produrre cellule del sangue diminuisce gradualmente. Questo cambiamento è strettamente correlato al declino della funzione del sistema ematopoietico. Le cellule staminali emopoietiche sono responsabili della produzione di vari componenti del sangue come globuli rossi, globuli bianchi e piastrine, ma i cambiamenti interni che si verificano in queste cellule durante l’invecchiamento sono spesso così sottili che sono difficili da rilevare direttamente anche con l’osservazione al microscopio.
Per risolvere questo problema, un gruppo di ricerca del Belvite Biomedical Research Institute spagnolo, del Barcelona Supercomputing Center e del Barcelona Global Health Institute ha sviluppato congiuntamente ChromAgeNet. Il sistema analizza le immagini tridimensionali dei nuclei cellulari per studiare l'organizzazione spaziale del DNA all'interno del nucleo per trovare caratteristiche nascoste legate all'invecchiamento.
Nello studio pubblicato sulla rivista "Aging Cell", gli scienziati hanno utilizzato cellule staminali ematopoietiche di topo per la verifica. I risultati mostrano che ChromAgeNet è in grado di distinguere le cellule giovani da quelle senescenti con una precisione di circa il 77%, un valore migliore rispetto ai tradizionali modelli di apprendimento automatico che in precedenza si basavano su funzionalità impostate artificialmente.
Il team di ricerca ha sottolineato che all'interno del nucleo il DNA non esiste in una semplice forma lineare, ma forma insieme alle proteine una struttura complessa chiamata cromatina. Il modo in cui è organizzata la cromatina influenza quali geni vengono attivati, che a loro volta determinano l’identità e la funzione della cellula. Con l’avanzare dell’età, questa struttura tridimensionale cambia gradualmente, ma questi cambiamenti sono spesso difficili da rilevare ad occhio nudo.
Per addestrare il modello di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno prima utilizzato il comune colorante fluorescente DAPI per etichettare il DNA, e poi hanno ottenuto immagini microscopiche tridimensionali del nucleo cellulare. La rete neurale apprende quindi le sottili differenze tra cellule giovani e vecchie da un gran numero di campioni e costruisce un modello di giudizio.
Ulteriori analisi hanno rilevato che ChromAgeNet non si concentra su indicatori tradizionali come la dimensione o la forma delle cellule, ma su dettagli come la complessità dell'organizzazione della cromatina nello spazio, la distribuzione dell'eterocromatina vicino al bordo del nucleo cellulare e alcune aree di condensazione della cromatina ad alta densità. Queste caratteristiche strutturali, difficili da quantificare in passato, potrebbero contenere importanti informazioni strettamente legate all’età cellulare.
I ricercatori hanno anche condotto esperimenti di prova di concetto. Hanno trattato le cellule staminali ematopoietiche invecchiate con diversi tipi di farmaci epigenetici e poi hanno utilizzato ChromAgeNet per analizzare se i farmaci modificavano il modello di organizzazione del DNA e lo rendevano più simile alle caratteristiche strutturali delle cellule giovani.
I risultati mostrano che lo strumento può effettivamente rilevare i cambiamenti strutturali che si verificano dopo il trattamento farmacologico e determinare se alcune cellule si sono trasformate in "caratteristiche più giovani". Tuttavia, il gruppo di ricerca ha sottolineato che ciò non significa che questi farmaci abbiano veramente riportato le cellule a uno stato più giovane, né possono dimostrare che le funzioni cellulari siano state ripristinate. I risultati attuali illustrano solo la capacità dell’intelligenza artificiale di identificare i cambiamenti strutturali legati all’età e le loro risposte agli interventi.
I ricercatori hanno affermato che questa tecnologia potrà essere utilizzata in futuro in combinazione con altri strumenti di valutazione dell'età biologica, come gli orologi epigenetici, per fornire informazioni più complete per lo studio dei meccanismi di invecchiamento. A causa del basso costo e dell’ampia applicazione della colorazione DAPI, si prevede che in futuro ChromAgeNet verrà utilizzato in esperimenti di screening ad alto rendimento per valutare rapidamente gli effetti di diversi farmaci e interventi da enormi quantità di cellule.
Il team ha inoltre divulgato il modello ChromAgeNet e i relativi dati di immagine cellulare tridimensionale, sperando che altri istituti di ricerca possano migliorare ulteriormente la tecnologia di valutazione dell'età cellulare sulla base di questi risultati. I ricercatori ritengono che ci sia una grande quantità di informazioni sull’invecchiamento nascoste nella struttura tridimensionale del DNA e che l’intelligenza artificiale stia aiutando gli scienziati a leggere questi segnali in un modo senza precedenti, aprendo nuove direzioni di ricerca per comprendere il processo di invecchiamento e sviluppare potenziali trattamenti anti-invecchiamento.
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