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AI 방법은 세포가 질병 미세 환경에서 어떻게 구성되는지 예측합니다.

캘리포니아 대학교 샌디에고의 연구원들은 세포가 질병 미세 환경에서 어떻게 구성되는지 예측할 수있는 새로운 인공 지능 (AI) 방법을 개발했습니다. SC-ATAC-Seq라고하는이 방법은 복잡한 조직 내에서 희귀 세포 유형과 이들의 상호 작용을 식별 할 수 있습니다. 이 정보는 연구자들이 질병이 어떻게 발달하고 확산되는지 더 잘 이해하고 잠재적으로 새로운 치료법으로 이어질 수 있도록 도와줍니다.

UC San Diego의 세포 및 분자 의학 교수이자 연구의 수석 저자 인 Bing Ren 박사는“질병 미세 환경에서 세포가 어떻게 구성되어 있는지 이해함으로써, 질병 메커니즘에 대한 통찰력을 얻고 표적화 된 요법을 개발할 수있다.

현재 과학자들은 일반적으로 단일 세포 RNA 시퀀싱 (SCRNA-Seq)을 사용하여 개별 세포에서 유전자 발현을 연구합니다. SCRNA-Seq는 세포에서 활성화 된 유전자에 대한 귀중한 정보를 제공하지만 조직의 다른 세포와의 세포 상호 작용에 대한 정보를 제공 할 수는 없습니다.

SC-ATAC-Seq는 트랜스 포 사제-액세스 가능한 크로 마틴 시퀀싱 (ATAC-Seq)에 대한 분석법을 사용함으로써 이러한 제한을 해결한다. ATAC-Seq는 트랜스 포지에 대한 DNA의 접근성을 측정하는데, 이는 게놈에 DNA를 삽입 할 수있는 효소이다. 개방형 염색질 영역은 일반적으로 활성 유전자와 관련이있는 반면, 폐쇄 된 염색질 영역은 비활성 유전자와 관련이 있습니다. SC-ATAC-Seq는 ATAC-Seq와 SCRNA-Seq를 결합하여 개별 세포에서 유전자 발현 및 염색질 접근성 둘 다에 대한 정보를 제공한다.

"우리는 SC-ATAC-Seq가 SCRNA-Seq에서만 누락 된 희귀 세포 집단을 식별 할 수 있음을 발견했습니다. "예를 들어, 우리는 종양 성장 및 전이를 담당하는 암 줄기 세포 집단을 확인할 수있었습니다."

연구자들은 SC-ATAC-Seq 데이터를 분석하고 조직 미세 환경에서의 세포 구성을 예측하기위한 일련의 계산 도구를 개발했습니다. 이 도구를 통해 연구원들은 세포의 공간지도를 생성하고 질병 발병에 중요한 희귀 세포 세포 상호 작용을 식별 할 수 있습니다.

Ren은“SC-ATAC-Seq는 암, 신경 퇴행성 질환 및자가 면역 질환을 포함한 광범위한 질병을 연구하는 데 귀중한 도구가 될 것이라고 믿는다. "그것은 또한 질병 미세 환경 내에서 특정 세포 세포 상호 작용을 표적으로하는 새로운 요법을 개발하는 데 사용될 수있다."

이 연구는 Nature Biotechnology 저널에 발표되었습니다.

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