Исследователи из Барселоны разработали систему ChromAgeNet, которая анализирует трехмерные микроскопические изображения стволовых клеток крови и ищет признаки их старения в архитектуре хроматина - комплекса ДНК и белков внутри ядра. Результаты работы 28 сентября представил Институт биомедицинских исследований Bellvitge.
Модель обучали на стволовых клетках крови молодых и старых мышей. Для их изучения использовали обычное флуоресцентное окрашивание DAPI, позволяющее увидеть распределение ДНК внутри ядра. Само по себе изображение мало что говорит человеку, но нейросеть научилась замечать сочетания признаков, связанные с возрастом клетки. Среди них оказались распределение плотного хроматина у краев ядра, его неоднородность и образование отдельных конденсатов.
На уровне целого ядра ChromAgeNet показал AUROC около 0,77, то есть модель действительно различает молодые и старые клетки лучше случайного угадывания, хотя до безошибочного «определителя возраста» ей далеко. Обычная точность классификации в экспериментах составляла около 68%.
Но исследователей заинтересовала не только классификация. Они обработали старые клетки несколькими препаратами, влияющими на эпигенетические механизмы, и проверили, меняется ли после этого структура хроматина в сторону более «молодого» состояния. Модель такие изменения увидела.
Это еще не означает, что клетки действительно омолодились. Авторы специально называют эксперимент proof of concept: пока система лишь показывает, что изображение ядра можно использовать как быстрый способ отбирать вещества, которые потенциально воздействуют на процессы старения.
Интереснее всего здесь, пожалуй, сама смена масштаба наблюдения. Искусственный интеллект не нашел новый орган и не обнаружил неизвестную молекулу. Он увидел закономерность в уже знакомой структуре, которую человек просто не умел читать.
Иногда новое знание появляется не потому, что мы научились смотреть глубже, а потому, что научились иначе смотреть на то, что давно было перед глазами.
