Роботы помогли в 4 раза ускорить подготовку стволовых клеток, чтобы вырастить сетчатку в пробирке

Ученые из Московского физико-технического института и Гарварда почти в четыре раза ускорили процесс производства стволовых клеток для выращивания тканей in vitro. Новый алгоритм помогает также в изучении факторов, влияющих на специализацию клеток. Результаты опубликованы в журнале Translational Vision Science and Technology, кратко о них сообщила пресс-служба МФТИ.

Сетчатка глаза — это набор организованных слоев нейронов, связанных вместе и образующих нейронную цепь. Она воспринимает свет и обрабатывает поступающую визуальную информацию перед отправкой ее в мозг. Из-за ограниченной регенеративной способности потеря нейронов сетчатки приводит к необратимой слепоте. В 2015 году более 2,5 миллионов человек в России страдали различными заболеваниями сетчатки. Разрабатываются различные подходы к лечению этих заболеваний: нейропротекция, генная терапия, замещение клеток и другие. Различаясь по механизму действия, целевому заболеванию и методологии, все они требуют огромного количества клеток сетчатки для исследований.

С помощью стволовых клеток можно воспроизвести развитие сетчатки в пробирке. Сначала кластеры стволовых клеток помещаются в специальную среду, где индуируется спонтанное образование неразвитых нейронов. За этим следует формирование и созревание сетчатки. Этот подход приводит к получению настоящих нейронов сетчатки, организованных в сложную ткань, без внешней стимуляции путей развития в процессе специализации. Однако метод имеет свои ограничения: случайный характер начальной стимуляции роста нейронов. Также время, необходимое для правильного развития искусственной сетчатки, составляет 30 дней для сетчатки мыши и до года для органоидов человека. Авторы статьи попытались решить эти проблемы, увеличивая количество производимых клеток и улучшая их качество.

Для сравнения качества выращивания тканей роботом и человеком ученые вырастили несколько тысяч образцов ткани сетчатки для дальнейшей автоматической обработки и столько же образцов для ручного выведения. Авторы просканировали лунки с тканью из первой группы, а полученные изображения проанализировали с использованием специально разработанного скрипта на языке Python. Программа вычисляет области фотографии, в которых наиболее интенсивно светится флуоресцентный белок. Так как этот белок вырабатывается только в развивающихся клетках сетчатки,  высокая интенсивность показывает участки образца с нужной тканью. Таким образом программа способна определять количество развивающейся сетчатки в каждом органоиде.

Оказалось, что применение автоматических алгоритмов не снижает качество выращиваемых тканей и помогает оптимизировать протокол наработки клеток благодаря большому количеству одновременно испытываемых систем. Применение полуавтоматического алгоритма работы позволило снизить затрачиваемое учеными время на обработку клеток с 2 часов до 34 минут.

«Мы реализовали роботизированную смену жидкости по ходу дифференцировки сетчатки и показали, что это не оказывает отрицательного влияния на результат специализации клеток. Кроме того, мы разработали инструмент для автоматического определения сетчатки и классификации органов и продемонстрировали его применение для оптимизации условий специализации и контроля качества. Одна из задач, которую мы стремились решить в нашей работе, — это возможность масштабировать дифференциацию для производства большого количества ткани для испытаний лекарств и экспериментов по трансплантации клеток. Автоматическая обработка образцов позволяет снизить необходимые усилия со стороны персонала и повысить в разы количество вырабатываемых клеток. После небольших модификаций этот алгоритм можно будет применять для выращивания других органов, не только сетчатки», — комментирует Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории геномной инженерии МФТИ.

«Это как раз тот случай, когда количество имеет значение: благодаря автоматизации мы можем получить триллионы нейронов сетчатки для трансплантации», — добавляет Пётр Баранов, руководитель лаборатории в The Schepens Eye Research Institute of Mass Eye and Ear.

Обсудите с коллегами

23.11

Былой Петербург. Проза будней и поэзия праздника

23.11

Вьетнам. История трагедии. 1945–1975

23.11

Есть насекомых вместо лемуров

23.11

Таинственные отметины были нанесены 700 лет назад на лошадиную кость в Болгарии

23.11

Открыты две разновидности переохлажденной воды

22.11

Мечта гурмана. Рим

Нейросеть поможет вырастить сетчатку из стволовых клеток Нейросеть поможет вырастить сетчатку из стволовых клеток Миниатюрные органы Миниатюрные органы
Нейросеть поможет вырастить сетчатку из стволовых клеток