Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Ученые ускорили выращивание и отбор искусственных органов

Используемый сейчас метод производства тканей из стволовых клеток имеет крайне ограниченную пропускную способность. Ученые из МФТИ и Гарварда при помощи полуавтоматической обработки тканей ускорили протокол производства клеток почти в четыре раза без потери качества. Новый алгоритм помогает также в изучении факторов, влияющих на специализацию клеток.

Результаты опубликованы в журнале Translational Vision Science and Technology.

Сетчатка глаза — это набор организованных слоев нейронов, связанных вместе и образующих нейронную цепь. Она воспринимает свет и обрабатывает поступающую визуальную информацию перед отправкой ее в мозг. Из-за ограниченной регенеративной способности потеря нейронов сетчатки приводит к необратимой слепоте. В 2015 году более 2,5 миллионов человек в России страдали различными заболеваниями сетчатки. С каждым годом заболеваемость растет — в основном за счет старения населения. Разрабатываются различные подходы к лечению заболеваний сетчатки: нейропротекция, генная терапия, замещение клеток и другие. Различаясь по механизму действия, целевому заболеванию и методологии, все они требуют огромного количества клеток сетчатки для исследований.

С помощью стволовых клеток можно воспроизвести развитие сетчатки в пробирке. Сначала кластеры стволовых клеток помещаются в специальную среду, где индуируется спонтанное образование неразвитых нейронов. За этим следует формирование и созревание сетчатки. Этот подход приводит к получению настоящих нейронов сетчатки, организованных в сложную ткань, без внешней стимуляции путей развития в процессе специализации. Однако метод имеет свои ограничения: случайный характер начальной стимуляции роста нейронов. Также время, необходимое для правильного развития искусственной сетчатки, составляет 30 дней для сетчатки мыши и до года для органоидов человека. Авторы статьи попытались решить эти проблемы, увеличивая количество производимых клеток и улучшая их качество.

Для сравнения качества выращивания тканей роботом и человеком ученые вырастили несколько тысяч образцов ткани сетчатки для дальнейшей автоматической обработки и столько же образцов для ручного выведения. Авторы просканировали лунки с тканью из первой группы, а полученные изображения проанализировали с использованием специально разработанного скрипта на языке Python. Программа вычисляет области фотографии, в которых наиболее интенсивно светится флуоресцентный белок. Так как этот белок вырабатывается только в развивающихся клетках сетчатки, высокая интенсивность показывает участки образца с нужной тканью. Таким образом программа способна определять количество развивающейся сетчатки в каждом органоиде.

Оказалось, что применение автоматических алгоритмов не снижает качество выращиваемых тканей и помогает оптимизировать протокол наработки клеток благодаря большому количеству одновременно испытываемых систем. Применение полуавтоматического алгоритма работы позволило снизить затрачиваемое учеными время на обработку клеток с 2 часов до 34 минут.

«Мы реализовали роботизированную смену жидкости по ходу дифференцировки сетчатки и показали, что это не оказывает отрицательного влияния на результат специализации клеток. Кроме того, мы разработали инструмент для автоматического определения сетчатки и классификации органов и продемонстрировали его применение для оптимизации условий специализации и контроля качества. Одна из задач, которую мы стремились решить в нашей работе, — это возможность масштабировать дифференциацию для производства большого количества ткани для испытаний лекарств и экспериментов по трансплантации клеток. Автоматическая обработка образцов позволяет снизить необходимые усилия со стороны персонала и повысить в разы количество вырабатываемых клеток. После небольших модификаций этот алгоритм можно будет применять для выращивания других органов, не только сетчатки», — комментирует Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории геномной инженерии МФТИ.

«Это как раз тот случай, когда количество имеет значение: благодаря автоматизации мы можем получить триллионы нейронов сетчатки для трансплантации», — добавляет Пётр Баранов, руководитель лаборатории в The Schepens Eye Research Institute of Mass Eye and Ear.

Иллюстрация: Дарья Сокол, дизайнер, пресс-служба МФТИ

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Антропоморфный РТК FEDOR появится на ИННОПРОМЕ
Александр
19.04.2021
12:30:21
по теме можно посмотреть сайт: http://streltsovaleks.narod.ru/HeadAndPelvis.html [img src=http://streltsovaleks.narod.ru/Fig129.gif w=0 h=0]
ИИ Arago теперь может потягаться с людьми в сложных играх-стратегиях (+видео)
вован1
17.04.2021
11:00:24
Жесть. Так вот кто нас там в ЛонгТурне всё-время обыгрывает!