Οι τρισδιάστατοι χάρτες αποκαλύπτουν μοριακές πολυπλοκότητες του εγκεφάλου

By | March 5, 2024

Περίληψη: Οι ερευνητές πρωτοστάτησαν στη χρήση χωρικών ωμικών και βαθιάς μάθησης για τη δημιουργία τρισδιάστατων μοριακών χαρτών του εγκεφάλου, παρέχοντας νέες γνώσεις για το πώς λειτουργεί σε διαφορετικές κλίμακες. Η μελέτη τους χρησιμοποιεί προηγμένη απεικόνιση φασματομετρίας μάζας και μεταβολομική ενός κυττάρου για να αποκωδικοποιήσει τη σύνθετη βιοχημεία του εγκεφάλου.

Αυτή η πρωτοποριακή εργασία στοχεύει να αποκαλύψει τις πολύπλοκες χημικές αλληλεπιδράσεις εντός του εγκεφάλου, ανοίγοντας ενδεχομένως το δρόμο για καινοτομίες στη θεραπεία νευρολογικών παθήσεων. Αυτή η συλλογική προσπάθεια υπογραμμίζει τη σημασία της διεπιστημονικής έρευνας για την προώθηση της κατανόησής μας για το μοριακό τοπίο του εγκεφάλου.

Καλύτερες στιγμές:

  1. Προηγμένες τεχνικές απεικόνισης: Η χρήση της απεικόνισης φασματομετρίας μάζας και της μεταβολομικής μονοκυττάρου από την ομάδα επιτρέπει τη συλλογή δεδομένων υψηλής ανάλυσης και την ανάλυση μεμονωμένων μορίων στα εγκεφαλικά κύτταρα, σηματοδοτώντας μια σημαντική πρόοδο στην έρευνα της νευροεπιστήμης.
  2. Επισκόπηση νευρολογικών παθήσεων: Δημιουργώντας λεπτομερείς τρισδιάστατους χάρτες που αποκαλύπτουν τις χημικές κατανομές στον εγκέφαλο, οι ερευνητές στοχεύουν να κατανοήσουν καλύτερα τις νευροχημικές ανισορροπίες που σχετίζονται με ασθένειες όπως η κατάθλιψη και το Αλτσχάιμερ.
  3. Διεπιστημονική συνεργασία: Η επιτυχία αυτής της έρευνας αναδεικνύει τη συνεργατική κουλτούρα του Ινστιτούτου Beckman, όπου οι διεπιστημονικές αλληλεπιδράσεις τροφοδοτούν καινοτόμες μελέτες στην επιστήμη του εγκεφάλου.

Πηγή: Ινστιτούτο Μπέκμαν

Ο Jonathan Sweedler, καθηγητής χημείας, καθηγητής στο Beckman Institute for Advanced Science and Technology, και ο Fan Lam, καθηγητής βιομηχανικής, συζήτησαν πώς οι τεχνολογίες χωρικής ωμικής μπορούν να αποκαλύψουν τη μοριακή πολυπλοκότητα του εγκεφάλου σε διαφορετικές κλίμακες.

Η έρευνά τους εμφανίστηκε αυτόν τον μήνα στο Φυσικές μέθοδοι.

Οι ερευνητές και οι συνάδελφοί τους χρησιμοποίησαν ένα πλαίσιο βιοχημικής απεικόνισης ενσωματωμένο στη βαθιά μάθηση για να δημιουργήσουν τρισδιάστατους μοριακούς χάρτες με κυτταρική εξειδίκευση για να κατανοήσουν καλύτερα πώς λειτουργεί ο εγκέφαλος στην υγεία και τις ασθένειες. Η έρευνά τους υποστηρίζεται από επιχορήγηση 3 εκατομμυρίων δολαρίων από το Εθνικό Ινστιτούτο Γήρανσης των Εθνικών Ινστιτούτων Υγείας.

Δείχνει εγκέφαλο.
Η ομάδα πέτυχε μια σημαντική ανακάλυψη στο πώς η πληροφορική και οι υπολογιστικές μέθοδοι θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε έναν νέο τύπο βιοχημικής απεικόνισης πολλαπλών τρόπων, πολλαπλής κλίμακας, που τονίστηκε στην πρόσφατη εργασία τους Nature Methods. Credit: Neuroscience News

«Αν κοιτάξεις τον εγκέφαλο χημικά, είναι σαν μια σούπα με ένα σωρό συστατικά», είπε ο Lam. «Η κατανόηση της βιοχημείας του εγκεφάλου, του τρόπου οργάνωσης του χωροχρονικά και του τρόπου με τον οποίο αυτές οι χημικές αντιδράσεις υποστηρίζουν τον υπολογισμό είναι απαραίτητη για την απόκτηση εικόνας για τη λειτουργία του εγκεφάλου στην υγεία καθώς και κατά τη διάρκεια της νόσου».

Για να κατανοήσουν πώς αλληλεπιδρούν τα χημικά συστατικά του εγκεφάλου μεταξύ τους, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μια νέα τεχνική απεικόνισης που ονομάζεται απεικόνιση φασματομετρίας μάζας για να συλλέξουν και να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλής ανάλυσης.

Χρησιμοποίησαν επίσης τη μεταβολομική ενός κυττάρου και τα υπολογιστικά εργαλεία για την εξαγωγή δεδομένων για μεμονωμένα μόρια σε μεμονωμένα εγκεφαλικά κύτταρα, επιτρέποντας την απόκτηση δεδομένων σε πρωτοφανείς ταχύτητες και κλίμακες.

«Οι περισσότεροι άνθρωποι πιστεύουν ότι οι εγκεφαλικές ασθένειες όπως η κατάθλιψη και η νόσος του Αλτσχάιμερ προκαλούνται από νευροχημικές ανισορροπίες», είπε ο Sweedler. «Αλλά αυτές οι ανισορροπίες είναι πραγματικά δύσκολο να μελετηθούν και είναι δύσκολο να κατανοήσουμε πώς αλληλεπιδρούν οι χημικές ουσίες σε διαφορετικές κλίμακες (για παράδειγμα, σε επίπεδο ιστών και μεμονωμένων κυττάρων) κατά τη διάρκεια εγκεφαλικών προβλημάτων».

Σύμφωνα με τον Sweedler, η δημιουργία τρισδιάστατων χαρτών χημικών κατανομών με ειδικότητα κυτταρικού τύπου επιτρέπει στους ερευνητές να κατανοήσουν καλύτερα τη σύνθετη βιοχημεία του εγκεφάλου, η οποία μακροπρόθεσμα θα βοηθήσει στην καταπολέμηση των επί του παρόντος ανίατων νευρολογικών ασθενειών.

Η μεταβολομική ενός κυττάρου, μια τεχνολογία κρίσιμη για τις ανακαλύψεις των ερευνητών, έχει χαρακτηριστεί ως μία από τις «επτά τεχνολογίες που πρέπει να παρακολουθήσετε το 2023» από το Nature, μαζί με το CRISPR και το διαστημικό τηλεσκόπιο James Webb, αποδεικνύοντας τη σημαντική επίδραση που θα συνεχίσουν να έχουν αυτά τα εργαλεία . πρόκειται για την εξέταση δεδομένων για συγκεκριμένα κύτταρα, είπε ο Sweedler.

Η έρευνα δεν θα ήταν δυνατή χωρίς τη συνεργατική φύση του Ινστιτούτου Beckman.

«Με εκπλήσσει πραγματικά το πώς οι μικρές αλληλεπιδράσεις μπορούν να μετατραπούν σε ενδιαφέρουσες ερευνητικές συζητήσεις και τελικά σε μεγάλης κλίμακας συνεργατικές μελέτες», είπε ο πρώτος συγγραφέας Richard Xie, πτυχιούχος ερευνητής του Ινστιτούτου Beckman.

«Το κλειδί είναι να είσαι ανοιχτόμυαλος και διεπιστημονικός, γιατί μπορείς να αντλήσεις έμπνευση από έναν άλλο τομέα. Είμαι πολύ ενθουσιασμένος για την πρόοδο που σημειώνεται στην αξιοποίηση της διαφορετικής τεχνογνωσίας των ομάδων για το σχεδιασμό εργαλείων για την καλύτερη περιγραφή του βιοχημικού τοπίου του εγκεφάλου.

Ο Lam και ο Sweedler συναντήθηκαν κατόπιν αιτήματος του Xie για να συζητήσουν το έργο του σχετικά με την απεικόνιση με φασματομετρία μάζας ενός κυττάρου και ιστού. Η ομάδα πέτυχε μια σημαντική ανακάλυψη στον τρόπο με τον οποίο η πληροφορική και οι υπολογιστικές μέθοδοι θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε έναν νέο τύπο βιοχημικής απεικόνισης πολλαπλών τρόπων, πολλαπλής κλίμακας, που τονίστηκε στην πρόσφατη έκθεσή της. Φυσικές μέθοδοι χαρτί.

Χρηματοδότηση: Η έρευνα που αναφέρεται σε αυτό το δελτίο τύπου υποστηρίχθηκε από το Εθνικό Ινστιτούτο Γήρανσης των Εθνικών Ινστιτούτων Υγείας με αριθμό βραβείου R01AG078797. Το περιεχόμενο είναι αποκλειστικά ευθύνη των συγγραφέων και δεν αντιπροσωπεύει απαραίτητα τις επίσημες απόψεις των Εθνικών Ινστιτούτων Υγείας.

Σχετικά με αυτήν την έρευνα νέα σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τη χαρτογράφηση του εγκεφάλου

Συγγραφέας: Jenna Kurtzweil
Πηγή: Ινστιτούτο Μπέκμαν
Επικοινωνία: Jenna Kurtzweil – Ινστιτούτο Beckman
Εικόνα: Η εικόνα πιστώνεται στο Neuroscience News

Πρωτότυπη έρευνα: Ελεύθερη πρόσβαση.
«Πολλαπλής κλίμακας βιοχημική χαρτογράφηση του εγκεφάλου χρησιμοποιώντας φασματομετρία μάζας υψηλής απόδοσης ενισχυμένη με βαθιά μάθηση» από τους Fan Lam et al. Φυσικές μέθοδοι


Αφηρημένη

Βιοχημική χαρτογράφηση πολλαπλής κλίμακας του εγκεφάλου χρησιμοποιώντας φασματομετρία μάζας υψηλής απόδοσης ενισχυμένη με βαθιά μάθηση

Οι τεχνολογίες διαστημικής ωμικής μπορούν να αποκαλύψουν τη μοριακή πολυπλοκότητα του εγκεφάλου. Ενώ η απεικόνιση φασματομετρίας μάζας (MSI) επιτρέπει τον χωρικό εντοπισμό των ενώσεων, δεν έχει επιτευχθεί ολοκληρωμένη τρισδιάστατη βιοχημική απεικόνιση προφίλ εγκεφάλου με MSI με ανάλυση ενός κυττάρου.

Επιδεικνύουμε συμπληρωματική κλίμακα εγκεφάλου και βιοχημική χαρτογράφηση ενός κυττάρου χρησιμοποιώντας το MEISTER, ένα ολοκληρωμένο υπολογιστικό και πειραματικό πλαίσιο φασματομετρίας μάζας (MS).

Το πλαίσιό μας ενσωματώνει μια ανακατασκευή βασισμένη σε βαθιά μάθηση που επιταχύνει το MS κατά 15x σε υψηλή ανάλυση μάζας, πολυτροπική καταχώρηση δημιουργώντας τρισδιάστατες (3D) μοριακές κατανομές και μια μέθοδο ολοκλήρωσης δεδομένων που προσαρμόζει συγκεκριμένα φάσματα μάζας σε κύτταρα σε τρισδιάστατα σύνολα δεδομένων.

Απεικονίσαμε λεπτομερή προφίλ λιπιδίων σε ιστούς με εκατομμύρια εικονοστοιχεία και σε μεγάλους μονοκυτταρικούς πληθυσμούς που αποκτήθηκαν από εγκέφαλο αρουραίου. Προσδιορίσαμε τα περιεχόμενα λιπιδίων ειδικά για την περιοχή και τους κυτταροειδικούς εντοπισμούς λιπιδίων με βάση τους κυτταρικούς υποπληθυσμούς και την ανατομική προέλευση των κυττάρων.

Η ροή εργασιών μας καθιερώνει ένα μοντέλο για τη μελλοντική ανάπτυξη τεχνολογιών πολλαπλής κλίμακας για βιοχημικό χαρακτηρισμό του εγκεφάλου.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *