Naukowcy współpracują nad udoskonaleniem zaawansowanych technik mikroskopowych za pomocą sztucznej inteligencji, mając na celu lepsze zrozumienie guzów mózgu, glejaka wielopostaciowego.
Wyobraź sobie, że budujesz kamerę do monitorowania ruchu drogowego, która będzie w stanie wykryć powodujące problemy komórki poruszające się w Twoim mózgu, zanim ich gang komórkowy będzie mógł popełnić „przestępstwo”. Co najważniejsze, ta kamera może uchwycić jednych z największych intruzów ze wszystkich – komórki nowotworowe.
Ta „kamera monitorująca” nie jest już wytworem wyobraźni. Wzdłuż największej w mózgu autostrady włókien nerwowych, łączącej prawą i lewą półkulę mózgu – ciała modzelowatego – przemieszczają się komórki tworzące jeden z najbardziej śmiercionośnych nowotworów mózgu, glejaka wielopostaciowego. Teraz naukowcy sprawili, że ten detektor komórkowy stał się rzeczywistością sztuczna inteligencja do najnowocześniejszego mikroskopu. Mogą teraz wizualizować i śledzić określone komórki z niespotykaną dotąd przejrzystością w głębokich tkankach mózgowych, w tym wzdłuż tej autostrady.
W ramach niedawnego wspólnego przedsięwzięcia EMBL i Uniwersytetu w Heidelbergu naukowcy wykorzystują tę nową technologię do śledzenia komórek nowotworu glejaka wielopostaciowego, aby lepiej zrozumieć tego śmiertelnego raka i być może wykryć go wcześniej, co może potencjalnie prowadzić do opracowania lepszych narzędzi diagnostycznych w przyszłości.
Narodził się mikroskop do głębokich tkanek
W 2021 r. badacze EMBL – wraz ze współpracownikami z Niemiec, Austrii, Argentyny, Chin, Francji, Stanów Zjednoczonych, Indii i Jordanii – opracował nową technikę mikroskopii. Lider grupy EMBL Robert Prevedel i jego grupa badawcza współpracowali z tymi różnorodnymi współpracownikami, aby sprostać niektórym wyzwaniom stojącym przed neurobiologami podczas badania głębokich obszarów mózgu. Wcześniej rozproszona tkanka mózgowa stwarzała problem dla naukowców, gdy próbowali obserwować neurony i komórki glejowe zwane astrocytami oraz badać, w jaki sposób komunikują się one głęboko w korze mózgowej. Utrudniało to także wizualizację komórek nerwowych w hipokampie, kolejnym głębokim obszarze mózgu odpowiedzialnym za pamięć przestrzenną i nawigację.
Naukowcy oparli swoje nowe podejście na najnowocześniejszych metodach mikroskopii, które mogą zapewnić szerszą i wyraźniejszą aperturę do oglądania, a jednocześnie dostosować się do zniekształceń powstających, gdy fale świetlne rozpraszają się w głębokiej tkance mózgowej. Przewidzieli wiele możliwych przyszłych zastosowań w badaniach mózgu.
Teraz w badaniu opublikowanym w czasopiśmie Komunikacja przyrodniczaPrevedel nawiązał współpracę z neurologami, neuroonkologami i ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby przenieść ten mikroskop na wyższy poziom. W rezultacie powstał mikroskop, który może obserwować żywe neurony – i inne rodzaje komórek mózgowych – głęboko w mózgu przez dłuższy czas.
„Przeszliśmy teraz od robienia migawki komórek w mózgu myszy do powiększania konkretnych komórek i możliwości śledzenia ich przez wiele godzin, a nawet dni” – powiedział Prevedel. „Ponadto zastosowanie niestandardowych podejść do sztucznej inteligencji pozwoliło nam rozróżnić różne części mikrośrodowiska komórek, co jest również bardzo ważne, aby zrozumieć ich zachowanie w kontekście”.
Poddawanie go próbie
W 2021 roku Varun Venkataramani z Kliniki Neurologii Szpitala Uniwersyteckiego w Heidelbergu z wielkim zainteresowaniem przeczytał o tym nowym podejściu do mikroskopii tkanek głębokich. Jego badania koncentrują się na nowotworach mózgu człowieka, zwłaszcza glejakach wielopostaciowych, które są nowotworami powszechnymi, szybko rosnącymi i nieuleczalnymi. Venkataramani dowiadywał się coraz więcej o mechanizmach neuronalnych, które decydują o tym, w jaki sposób nowotwory powstają, rozwijają się i ostatecznie reagują na leczenie lub opierają się temu. Jednak jego ówczesne podejście do mikroskopii ograniczało głębokość obrazowania, ograniczając je głównie do istoty szarej mózgu.
„W artykule z 2021 roku grupy Roberta przedstawiono technikę mikroskopii tkanek głębokich, która moim zdaniem może rozszerzyć nasze możliwości obrazowania na istotę białą ciała modzelowatego” – powiedział Venkataramani. Istota biała odgrywa rolę w komunikacji pomiędzy różnymi obszarami istoty szarej mózgu i resztą ciała. „Mogłoby to potencjalnie ujawnić nowe procesy biologiczne i zapewnić wgląd w zachowanie tych nowotworów w krytycznej, ale niedostatecznie zbadanej niszy” – dodał.
Glejaki to przede wszystkim choroba istoty białej. Nowa zaawansowana technika obrazowania umożliwiła zespołowi Venkataramaniego obserwację tych komórek nowotworowych w ich mikrośrodowisku w istocie białej. Zdolność ta była kluczowa dla zrozumienia, w jaki sposób komórki nowotworowe atakują gęsto mielinowane (izolowane) „pasy” włókien ciała modzelowatego, a następnie adaptują się i rozprzestrzeniają w mózgu. Proces ten jest również powiązany ze śmiertelnym atakiem glejaka na krytyczne struktury mózgu.
„Obserwowanie w czasie rzeczywistym inwazji komórek nowotworowych w ciało modzelowate było fascynujące” – powiedział Marc Schubert, jeden z głównych autorów badania i student medycyny na Uniwersytecie w Heidelbergu.
„Myślę, że w tym momencie najważniejszym aspektem tych podstawowych badań jest to, że pozwalają nam one po raz pierwszy zbadać te nowotwory w ich najistotniejszej niszy mikrośrodowiskowej” – powiedział Venkataramani. „Odkrycia te pomagają również wyjaśnić obecne wyzwania w wykrywaniu komórek glejaka wielopostaciowego na naciekowych krawędziach guza przy użyciu konwencjonalnych technik MRI, które są standardem w obrazowaniu klinicznym. Jako neurobiolog, neurolog i neuroonkolog dostrzegam potencjał tej technologii do wypełnienia luki między badaniami laboratoryjnymi a zastosowaniami klinicznymi, poprawiając sposób diagnozowania i potencjalnego leczenia guzów mózgu”.
Sztuczna inteligencja przenosi mikroskop na wyższy poziom
Ważną cechą tej najnowszej współpracy było włączenie przez badaczy elementu sztucznej inteligencji.
„Z technicznego punktu widzenia metody oparte na sztucznej inteligencji pomogły „odszumić” nasze obrazy, dzięki czemu kontrast jest teraz znacznie wyraźniejszy” – powiedział Prevedel. „Sztuczna inteligencja potrafi rozróżnić różne struktury w istocie białej, takie jak włókna mielinowe i naczynia krwionośne, co jest ważne z wielu powodów. Sztuczna inteligencja odegrała naprawdę kluczową rolę w udoskonaleniu tego mikroskopu, dzięki czemu może on odpowiadać na palące pytania medyczne”.
Grupa badawcza Anny Kreshuk w EMBL Heidelberg zapewniła tę wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji. Grupa Kreshuka przyczyniła się do opracowania dostosowanego przepływu pracy, który pomógł odróżnić sygnały naczyń krwionośnych od sygnałów pochodzących z mielinowanych włókien nerwowych, wyjaśniając mikrośrodowisko komórek nowotworowych.
W rezultacie badaczom udało się zidentyfikować potencjalny biomarker obrazowania mikroskopowego powiązany z właściwościami strukturalnymi mikrośrodowiska istoty białej. Ten innowacyjny przepływ pracy przygotowuje grunt pod potencjalną identyfikację wzorców obrazowania glejaka wielopostaciowego, dzięki czemu guzy będą mogły być wykrywane wcześniej niż obecnie.
„Nie możemy się doczekać dalszego dostosowywania tego nowego podejścia do bardziej praktycznych potrzeb klinicznych w przyszłości, aby zmaksymalizować jego potencjał” – powiedziała Stella Soyka, jedna z głównych autorek artykułu i rezydentka Kliniki Neurologii Uniwersytetu w Heidelbergu.
„Jest obiecujące, ale jest o wiele za wcześnie, aby zastosować je klinicznie bez dalszego rozwoju” – powiedział Venkataramani, wyjaśniając, że w kolejnych krokach zostaną włączone dalsze zaawansowane metody obrazowania, co może pomóc w stworzeniu praktycznych narzędzi do standardowych warunków klinicznych.
„Jesteśmy optymistami, szczególnie ze względu na solidne, interdyscyplinarne wsparcie ze strony sieci Heidelberg-Mannheim Life Science Alliance, która wspiera współpracę między dyscyplinami przedklinicznymi i klinicznymi” – powiedział. „Ta synergia ma kluczowe znaczenie dla wprowadzenia wniosków laboratoryjnych do praktyki klinicznej w dającej się przewidzieć przyszłości”.
Odniesienie: „Głębokie śródżyciowe obrazowanie guza mózgu możliwe dzięki dostosowanej mikroskopii trójfotonowej i analizie” autorstwa: Marc Cicero Schubert, Stella Judith Soyka, Amr Tamimi, Emanuel Maus, Julian Schroers, Niklas Wißmann, Ekin Reyhan, Svenja Kristin Tetzlaff, Yvonne Yang, Robert Denninger, Robin Peretzke, Carlo Beretta, Michael Drumm, Alina Heuer, Verena Buchert, Alicia Steffens, Jordain Walshon, Kathleen McCortney, Sabine Heiland, Martin Bendszus, Peter Neher, Anna Gołębiewska, Wolfgang Wick, Frank Winkler, Michael O. Breckwoldt, Anna Kreshuk, Thomas Kuner, Craig Horbinski, Felix Tobias Kurz, Robert Prevedel i Varun Venkataramani, 10 września 2024 r., Komunikacja przyrodnicza.
DOI: 10.1038/s41467-024-51432-4
