Une combinaison d'imagerie à haute résolution et d'apprentissage automatique, également connu sous le nom d'intelligence artificielle (IA), peut suivre les cellules endommagées par les blessures, le vieillissement ou la maladie, et qui ne se développent plus et ne se reproduisent normalement, selon une nouvelle étude.
Ces cellules sénescentes sont connues pour jouer un rôle clé dans la réparation des plaies et les maladies liées au vieillissement, telles que le cancer et les maladies cardiaques, donc le suivi de leurs progrès, selon les chercheurs, pourraient conduire à une meilleure compréhension de la façon dont les tissus perdent progressivement leur capacité à se régénérer au fil du temps ou comment ils alimentaient les maladies. L'outil pourrait également donner un aperçu des thérapies pour inverser les dommages.
Dirigée par des chercheurs du Département de chirurgie orthopédique de NYU Langone Health, l'étude a inclus la formation d'un système informatique pour aider à analyser les cellules animales endommagées en augmentant les concentrations de produits chimiques au fil du temps pour reproduire le vieillissement humain. Les cellules confrontées en permanence à un stress environnemental ou biologique sont connues pour Senesce, ce qui signifie qu'elles cessent de se reproduire et commencent à libérer des molécules révélatrices indiquant qu'elles ont subi une blessure.
Publié dans la revue Communications de la nature En ligne le 7 juillet, l'analyse d'IA des chercheurs a révélé plusieurs caractéristiques mesurables liées au centre de contrôle de la cellule (son noyau) qui, lorsqu'il est pris ensemble, suivi de près avec le degré de sénescence dans le tissu ou le groupe de cellules. Cela comprenait des signes que le noyau s'était étendu, avait des centres ou des foyers denses et était devenu moins circulaire et plus irrégulier. Son matériel génétique a également coloré plus léger que la normale avec des colorants chimiques standard.
D'autres tests ont confirmé que les cellules avec ces caractéristiques étaient en effet sénescentes, montrant des signes qu'ils avaient cessé de se reproduire, avaient endommagé l'ADN et avaient des lysosomes de stockage densément enzymatique. Les cellules ont également démontré une réponse aux médicaments sénolytiques existants.
D'après leur analyse, les chercheurs ont créé ce qu'ils appellent un pipeline morphométrique nucléaire (NMP) qui utilise les caractéristiques physiques modifiées du noyau pour produire un seul score sénescent pour décrire une gamme de cellules. Par exemple, des groupes de cellules entièrement sénescentes pourraient être comparées à un groupe de cellules saines sur une échelle de moins 20 à plus 20.
Pour valider le score du NMP, les chercheurs ont ensuite montré qu'il pouvait distinguer avec précision les cellules de souris saines et malades de jeunes à des souris plus âgées, âgés de 3 mois à plus de 2 ans. Les grappes de cellules plus âgées avaient des scores NMP significativement plus faibles que les grappes cellulaires plus jeunes.
Les chercheurs ont également testé l'outil NMP sur cinq types de cellules chez des souris de différents âges avec du tissu musculaire blessé comme une réparation. Le NMP s'est avéré suivre étroitement avec les niveaux changeants de cellules souches mésenchymateuses sénescentes et non sensibles, de cellules souches musculaires, de cellules endothéliales et de cellules immunitaires chez les souris jeunes, adultes et gériatriques. Par exemple, l'utilisation du NMP a pu confirmer que les cellules souches musculaires sénescentes étaient absentes chez les souris témoins qui n'ont pas été blessées, mais présentes en grand nombre chez les souris blessées immédiatement après une lésion musculaire (lorsqu'ils aident à initier la réparation), avec une perte progressive à mesure que le tissu se régénérait.
Les tests finaux ont montré que le NMP pouvait faire la distinction avec succès entre les cellules du cartilage sain et sénescentes, qui étaient 10 fois plus répandues chez les souris gériatriques atteints d'arthrose que chez les souris plus jeunes et saines. L'arthrose est connue pour s'aggraver progressive avec l'âge.
Notre étude démontre que la morphométrie nucléaire spécifique peut servir d'outil fiable pour identifier et suivre les cellules sénescentes, qui, selon nous, est la clé de la recherche et de la compréhension futures de la régénération des tissus, du vieillissement et des maladies progressives. «
Michael N. Wosczyna, PhD, chercheur principal de l'étude
Le Dr Wosczyna est professeur adjoint au Département de chirurgie orthopédique de la NYU Grossman School of Medicine.
Le Dr Wosczyna affirme que l'étude de son équipe confirme la large application du NMP pour l'étude des cellules sénescentes à tous les âges et types de tissus différents, et dans une variété de maladies.
Il dit que l'équipe prévoit d'autres expériences pour examiner l'utilisation du NMP dans les tissus humains, ainsi que la combinaison du NMP avec d'autres outils de biomarqueurs pour examiner la sénescence et ses divers rôles dans la réparation des plaies, le vieillissement et la maladie.
Les chercheurs disent que leur objectif ultime pour le NMP, pour lequel NYU a déposé une demande de brevet, est de l'utiliser pour développer des traitements qui empêchent ou inversent les effets négatifs de la sénescence sur la santé humaine.
« Notre plate-forme de test offre une méthode rigoureuse à plus facilement qu'avant d'étudier les cellules sénescentes et de tester l'efficacité des thérapies, telles que les sénolytiques, en ciblant ces cellules dans différents tissus et pathologies », a déclaré le Dr Wosczyna, qui prévoit de rendre le NMP librement disponible pour d'autres chercheurs.
« Les méthodes existantes pour identifier les cellules sénescentes sont difficiles à utiliser, ce qui les rend moins fiables que le pipeline morphométrique nucléaire, ou NMP, qui s'appuie sur une tache plus couramment utilisée pour le noyau », a déclaré Sahil Mapkar, le chercheur co-dirigé de l'étude, BS. Mapkar est candidat au doctorat à la NYU Tandon School of Engineering.
Le financement de l'étude a été fourni par les National Institutes of Health Grant R01AG053438 et le Département de chirurgie orthopédique de NYU Langone.
Outre le Dr Wosczyna et Mapkar, les chercheurs de NYU Langone impliqués dans cette étude sont les co-chercheurs des co-investigateurs Sarah Bliss et Edgar Perez Carbajal et d'étude, les co-enquêteurs de l'étude, Sean Murray, Zhiru Li, Anna Wilson, Vikrant Piprode, Youjin Lee, Thorsten Kirsch, Katerina Petroff et Fengyuan Liu.
