Новый метод «отпечатков пальцев» для человеческих клеток
Исследователи разработали новый метод анализа данных отдельных человеческих клеток, который может стать прорывом в диагностике таких серьёзных заболеваний, как рак и аутоиммунные патологии.
Команда учёных из Института медицинских исследований Гарван, объединив методы анализа единичных клеток с алгоритмами машинного обучения, создала способ «дактилоскопии» — идентификации уникальных признаков клеток.
Метод под названием scPred, описанный в журнале Genome Biology, может позволить:
- Более раннее выявление рака.
- Определение клеток, лежащих в основе аутоиммунных заболеваний.
- Помощь в персонализации лечения для отдельных пациентов.
«Мы разработали новый способ идентификации очень специфических типов клеток, что ставит нас у истоков значительной новой вехи в медицинской диагностике», — говорит руководитель исследования, доцент Джозеф Пауэлл.
Более пристальный взгляд на клетки
Традиционная классификация клеток по ограниченному числу поверхностных или внутриклеточных маркеров не отражает их огромного разнообразия. Например, раковые клетки с одинаковыми маркерами могут сильно различаться, и лишь некоторые из них способны образовывать метастатические опухоли.
Новый метод анализирует транскриптомы отдельных клеток — данные об активности генов, которые несут обширную информацию об уникальности каждой клетки.
scPred решает задачу определения наиболее полезной информации в огромных массивах транскриптомных данных для классификации типов клеток.
«Наш метод сначала “сжимает” все транскриптомные данные из одной клетки — вместо того чтобы оценивать 20 000 параметров одновременно, он определяет, какие паттерны из этих 20 000 имеют наибольшую прогностическую силу для различения типов клеток. Затем scPred “обучает” статистическую модель на этих паттернах, чтобы выявить признаки, которые делают определённый тип клеток наиболее отличным от другого — это можно считать уникальным отпечатком пальца», — поясняет первый автор работы Хосе Алькисира-Эрнандес.
Новое измерение в диагностике
После того как «отпечаток» определённого типа клеток создан, обученную модель можно использовать для поиска таких же клеток в любых других образцах и наборах данных по всему миру.
Метод scPred был проверен на наборах данных по клеткам колоректального рака, предоставленных коллегами из Стэнфордского университета (США). Используя модели scPred, исследователи смогли идентифицировать раковые клетки в образце ткани с точностью свыше 98%.
Этот метод значительно повышает разрешающую способность при определении типов клеток и может выявлять патологические клетки, находящиеся за пределами возможностей современной медицинской диагностики.
Внедрение в клиническую практику
Благодаря современным методам секвенирования единичных клеток можно получить «снимки» активности более 20 000 генов в одной клетке и сделать это для десятков тысяч клеток одновременно. Новый метод scPred впервые открывает эту технологию для диагностического применения.
Через Центр клеточной геномики Гарван-Вейцмана исследователи переходят к следующему этапу — переводу метода в формат аккредитованных тестов для клинической практики.
«Наш метод scPred даёт нам возможность более раннего обнаружения; он может позволить определить стадию рака у пациента, потенциальные препараты, на которые он ответит, или наличие у опухолевых клеток признаков устойчивости к химиотерапии. Потенциал этого нового метода огромен», — заключает доцент Пауэлл.