Группа исследователей под руководством Калифорнийского университета в Сан-Диего и Стэнфордского университета разработала неинвазивный метод мониторинга электрической активности внутри клеток сердечной мышцы снаружи, избегая необходимости физического проникновения в клетки. Метод, опубликованный 14 января в Природные коммуникации основан на регистрации электрических сигналов снаружи клеток и использовании искусственного интеллекта для восстановления сигналов внутри клеток с впечатляющей точностью.

Электрические сигналы внутри клеток сердечной мышцы дают представление о том, как функционирует сердце, как его клетки взаимодействуют и как они реагируют на лекарства. Но улавливание этих сигналов обычно предполагает прокалывание клеток крошечными электродами, что может повредить их и затруднить крупномасштабное тестирование.

Теперь исследователи нашли способ заглянуть внутрь клеток, не заходя внутрь.

Ключ заключается в выявлении взаимосвязи между сигналами внутри клеток (внутриклеточные сигналы) и сигналами, записанными на их поверхности (внеклеточные сигналы). «Мы обнаружили, что внеклеточные сигналы содержат информацию, необходимую нам для раскрытия внутриклеточных функций, которые нас интересуют», — сказал Зейнаб Джахед, профессор кафедры химической и наноинженерии семьи Айсо Юфэн Ли в Калифорнийском университете в Сан-Диего. ведущих авторов исследования. Кейван Рахмани, доктор философии в области наноинженерии. студент лаборатории Джахеда, первый автор исследования.

Хотя внеклеточные сигналы можно улавливать менее инвазивными методами, они не дают подробной информации об электрической активности клетки. «Это похоже на прослушивание разговора через стену: вы можете заметить, что общение происходит, но упускаете конкретные детали», — объяснил Джахед. «Напротив, внутриклеточные сигналы раскрывают детали, заставляя вас чувствовать, будто вы сидите в комнате и ясно слышите каждое слово, но их можно уловить только инвазивными и более технически сложными методами». Используя искусственный интеллект, Джахед, Рахмани и коллеги разработали метод корреляции внеклеточных сигналов со специфическими внутриклеточными сигналами.

Чтобы разработать новый метод, команда сначала разработала набор наноразмерных игольчатых электродов. Эти электроды, каждый из которых в 200 раз меньше одной клетки сердечной мышцы, изготовлены из кремнезема, покрытого платиной. Клетки сердечной мышцы, полученные из стволовых клеток, были выращены и затем помещены на электродную решетку.

Исследователи собрали огромный набор данных — тысячи пар электрических сигналов — каждая пара связывает внеклеточную запись с соответствующим внутриклеточным сигналом. Данные включали реакцию клеток на воздействие различных лекарств. Это позволило получить богатую библиотеку данных о том, как клетки сердечной мышцы ведут себя в различных условиях.

Анализируя эти пары, исследователи выявили закономерности между внеклеточными и внутриклеточными сигналами. Затем они обучили модель глубокого обучения предсказывать, как будут выглядеть внутриклеточные сигналы, основываясь исключительно на внеклеточных записях. В ходе испытаний их модель создала точные и полные реконструкции внутриклеточных сигналов.

«Эта работа имеет важное применение при проверке на наркотики», — сказал Джахед. Каждый новый фармацевтический препарат должен пройти тщательное тестирование, чтобы гарантировать, что он не оказывает вредного воздействия на сердце — процесс, известный как тестирование на кардиотоксичность. Часть этого процесса включает сбор подробных внутриклеточных данных из клеток сердца. Незначительные изменения в этих электрических сигналах могут дать представление о влиянии лекарства на сердце, что может помочь разработчикам лекарств оценить безопасность новых лекарств. «На данный момент это длительный и затратный процесс. Обычно все начинается с испытаний на животных моделях, которые не всегда предсказывают последствия для человека», — сказал Джахед.

Используя в этом исследовании новый подход, основанный на искусственном интеллекте, исследователи могут проверять лекарства непосредственно на клетках сердца человека. Это может дать более точную картину того, как лекарство будет вести себя в организме человека, и потенциально обойти необходимость ранних испытаний на животных.

«Это может значительно сократить время и стоимость разработки лекарств», — сказал Джахед. «А поскольку клетки, используемые в этих тестах, получены из стволовых клеток человека, это также открывает двери для персонализированной медицины. Лекарства можно будет проверять на конкретных клетках пациента, чтобы предсказать, как человек может отреагировать на это лечение».

Хотя нынешнее исследование сосредоточено на клетках сердечной мышцы, исследователи уже работают над распространением своего метода на другие типы клеток, включая нейроны. Их цель — применить эту технологию, чтобы лучше понять широкий спектр клеточной активности в различных тканях.

Статья: «Интеллектуальная внутриклеточная электрофизиология: реконструкция внутриклеточных потенциалов действия с использованием модели глубокого обучения, основанной на физике, обученной на записях массива наноэлектродов».

Работа выполнена при поддержке Института мозга и разума Кавли (грант 4729).