O echipă de cercetători din Barcelona a dezvoltat un instrument bazat pe inteligență artificială, numit ChromAgeNet, capabil să identifice semnele îmbătrânirii celulelor stem din sânge. Tehnologia analizează modul în care ADN-ul este organizat în interiorul nucleului celular, oferind noi perspective asupra procesului de îmbătrânire. Această descoperire ar putea deschide calea către tratamente care să ajute celulele pierdute să își recapete funcțiile, deși aplicarea medicală rămâne un obiectiv pe termen lung.
Studiul a fost condus de dr. Maria Carolina Florian de la Institutul de Cercetare Biomedicală Bellvitge (IDIBELL), împreună cu dr. Paula Petrone de la Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) și ISGlobal. Cercetătorii au utilizat rețele neuronale convoluționale pentru a analiza imagini 3D ale nucleelor celulelor stem provenite de la șoareci. Prin examinarea structurii cromatinei, algoritmul a reușit să identifice o „amprentă” clară care diferențiază celulele tinere de cele care au trecut prin procesul de îmbătrânire.
Instrumentul ChromAgeNet utilizează inteligența artificială explicabilă (XAI), ceea ce permite oamenilor de știință să înțeleagă criteriile vizuale pe care le folosește algoritmul pentru a lua decizii. Modelul a reușit să clasifice corect aproximativ 68% dintre celule ca fiind tinere sau bătrâne, folosind imagini obținute prin metoda de colorare standard DAPI. Analizele au demonstrat că, în celulele tinere, cromatina este compactată și ancorată la periferia nucleului, în timp ce în cele bătrâne, arhitectura se destramă și apare dispersată.
Echipa din Spania a testat utilitatea practică a tehnologiei prin analiza celulelor stem bătrâne expuse la diverși compuși epigenetici. Inteligența artificială a confirmat că anumite molecule pot induce modificări în structura cromatinei, readucând-o la un tipar similar cu cel al celulelor tinere. Dr. Maria Carolina Florian a explicat că acest instrument funcționează ca o demonstrație a conceptului și că echipa lucrează acum la optimizarea și adaptarea acestuia pentru celulele stem umane.
Deși descoperirea este promițătoare, dr. Paula Petrone a avertizat asupra necesității prudenței, subliniind că validarea clinică a acestor terapii pe oameni va necesita ani de cercetare. Cercetătoarea a menționat că scopul nu este doar prelungirea speranței de viață, ci mai ales susținerea unei îmbătrâniri sănătoase, de exemplu prin îmbunătățirea funcționării sistemului imunitar. Codul sursă al instrumentului și baza de date cu imagini 3D au fost deja puse la dispoziția comunității științifice internaționale în regim open-source.
În domeniul cercetării medicale, utilizarea algoritmilor de învățare profundă pentru analiza structurii genetice reprezintă o evoluție majoră în biologia celulară. Această abordare permite procesarea unor volume masive de date imagistice, facilitând identificarea unor modele moleculare care sunt imposibil de detectat prin metodele tradiționale de observare manuală, accelerând astfel descoperirea de noi compuși terapeutici.