Zoptymalizowana zautomatyzowana analiza modulacji homeostazy mitochondriów neuronalnych w żywych organizmach neuronalnych przez specyficzne dla izoform receptory kwasu retinowego
28 lipca 2023
Sieć mitochondrialna jest niezwykle złożona, co czyni ją bardzo trudną do analizy. Nowatorskie narzędzie MATLAB analizuje na żywo mitochondria zobrazowane konfokalnie na zdjęciach poklatkowych, ale skutkuje dużą objętością wyjściową wymagającą indywidualnej uwagi ręcznej. Aby rozwiązać ten problem, opracowano rutynową optymalizację, która pozwala na szybką analizę plików.
Moje badania koncentrowały się na obszarze neurobiologii, a w szczególności chcemy zrozumieć molekularne podstawy choroby. To skłoniło nas do przyjrzenia się komórkom, ich strukturze i organellom, które pełnią różne funkcje komórkowe. Coraz częściej mitochondria cieszą się coraz większą uwagą.
Anomalie na poziomie mitochondriów stają się absolutnie niezbędne do zrozumienia procesów chorobowych, a nawet mogą stanowić interesujące cele dla nowych leków lub strategii terapeutycznych. Tutaj, na Uniwersytecie w Aveiro, udało nam się opracować narzędzia, które są interesujące dla badania mitochondriów. Nie tylko mikroskopia i bardziej tradycyjne podejścia, ale także udało nam się zoptymalizować zautomatyzowane narzędzia analityczne w połączeniu ze strategiami bioinformatycznymi, aby móc określić ilościowo i zapewnić bardziej szczegółową analizę funkcji mitochondriów.
Najnowsze osiągnięcia obejmują algorytmy uczenia maszynowego do segmentacji obrazu i kwantyfikacji parametrów mitochondriów. A także wysokowydajne platformy obrazowania i algorytmy głębokiego uczenia w celu poprawy dokładności i wydajności charakterystyki mitochondriów. Technologie wykorzystywane obecnie do rozwoju analizy mitochondrialnej obejmują mikroskopię o wysokiej rozdzielczości, systemy obrazowania na żywo, narzędzia do analizy obliczeniowej w połączeniu z protokołami uczenia maszynowego oraz edycję genomu CRISPR-Cas9 na potrzeby morfologii mitochondriów i analizy biologicznej.
Obecne wyzwania eksperymentalne w dziedzinie mitochondriów obejmują opracowanie wiarygodnych i dokładnych pomiarów parametrów mitochondriów, uwzględnienie heterogeniczności populacji mitochondrialnych, analizę wzajemnych oddziaływań między biologią mitochondrialną a komórkową oraz opracowanie nieinwazyjnych narzędzi do badania mitochondriów in vivo. Nasze narzędzie zwiększa wydajność i niezawodność, umożliwiając solidną automatyczną analizę mitochondriów. Ponadto możemy zbadać potencjał modulacji receptora kwasu hialuronowego w medycynie spersonalizowanej dla mitochondriów.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejsze badanie koncentruje się na usprawnieniu analizy mitochondriów, kluczowych organelli dla funkcjonowania komórek, poprzez opracowanie zautomatyzowanych narzędzi do efektywnego przetwarzania obrazów. Wykorzystując oprogramowanie MATLAB, badacze rozwiązali problemy wynikające ze złożoności sieci mitochondrialnej, umożliwiając szybką analizę obrazów z serii czasowej (timelapse). Omówiono również wpływ anomalii mitochondrialnych na mechanizmy chorobowe oraz strategie terapeutyczne.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauka
- Biologia mitochondriów
- Zautomatyzowana analiza obrazowania
Wstęp
- Mitochondria są kluczowe dla wielu funkcji komórkowych.
- Anomalie w mitochondriach są powiązane z procesami chorobowymi.
- Udoskonalone narzędzia mikroskopowe i obliczeniowe są niezbędne do analizy funkcji mitochondriów.
- Obrazowanie o wysokiej rozdzielczości i strategie bioinformatyczne są krytyczne dla szczegółowej analizy.
Cel badania
- Opracowanie narzędzia w programie MATLAB do analizy obrazów konfokalnych żywych mitochondriów.
- Zwiększenie efektywności analizy mitochondriów poprzez automatyzację.
- Rozwiązanie problemów związanych z dokładnym pomiarem parametrów mitochondriów.
Zastosowane Metody
- Systemy obrazowania konfokalnego na żywo do rejestracji dynamiki mitochondriów.
- Zautomatyzowane narzędzia analityczne opracowane przy użyciu MATLAB.
- Algorytmy uczenia maszynowego do segmentacji i kwantyfikacji obrazów.
- CRISPR-Cas9 do badania morfologii mitochondriów.
- Nacisk na opracowywanie nieinwazyjnych metod do badań in vivo.
Główne wyniki
- W ramach badania pomyślnie opracowano narzędzie automatyzujące analizę mitochondriów.
- Narzędzie to zwiększa niezawodność i efektywność ilościowego oznaczania parametrów mitochondrialnych.
- Rozwiązuje ono problem złożoności i zmienności populacji mitochondriów.
- Podkreśla istotną rolę funkcji mitochondrialnych w przebiegu chorób oraz w zastosowaniach terapeutycznych.
Wnioski
- Opracowane narzędzie umożliwia rzetelną analizę mitochondriów, wspierając badania w dziedzinie biologii komórki oraz mechanizmów chorobowych.
- Przyczynia się do zrozumienia roli mitochondriów w medycynie personalizowanej.
- Badanie podkreśla potencjał nowych strategii terapeutycznych ukierunkowanych na funkcje mitochondriów.
Najczęściej zadawane pytania
Kluczowe znaczenie dla przemysłu
Zautomatyzowana, wysokoprzepustowa analiza żywych mitochondriów neuronalnych umożliwia skalowalną, ilościową ocenę dynamiki sieci mitochondrialnych w systemach istotnych dla patogenezy chorób. Możliwość ta eliminuje krytyczne wąskie gardło w procesie wczesnego odkrywania leków oraz walidacji celów terapeutycznych, dostarczając wiarygodnych i powtarzalnych danych na temat funkcji organelli oraz ich odpowiedzi na modulację receptorów kwasu retinowego specyficzną dla konkretnych izoform. Podejście to zwiększa pewność prognostyczną i pozwala na mechanistyczną redukcję ryzyka w przypadku portfeli terapeutycznych ukierunkowanych na neurodegenerację oraz mitochondria.
Strategiczne zastosowania w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne etapy odkrywania i walidacja celu
- Umożliwia ilościową analizę modulacji sieci mitochondrialnej przez specyficzne izoformy receptorów.
- Wspiera funkcjonalną walidację celów poprzez zautomatyzowany i powtarzalny pomiar dynamiki organelli.
- Ułatwia ograniczanie ryzyka mechanistycznego poprzez rozróżnienie odpowiedzi mitochondrialnych aksonalnych od somatycznych.
- Dostarcza danych o wysokiej zawartości informacji (high-content data) do wyjaśniania szlaków w oparciu o postawione hipotezy.
Przesiewanie i opracowywanie testów
- Zapewnia zwalidowane, skalowalne przepływy pracy analizy obrazu dla testów mitochondriów w żywych komórkach.
- Standaryzuje wyniki w tysiącach plików, ograniczając ręczną interwencję i błędy.
- Umożliwia szybki screening wpływu związków na homeostazę mitochondriów w modelach neuronalnych.
- Wspiera powtarzalność testów i ilościowe wyniki dla dalszych platform screeningowych.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Umożliwia dopasowanie charakterystyki sieci mitochondrialnych do systemów neuronalnych istotnych w kontekście chorób.
- Umożliwia obrazowanie przed i po leczeniu w celu opracowania translacyjnych biomarkerów.
- Zapewnia ciągłość procesu od etapu odkryć po przedkliniczną walidację modulatorów mitochondrialnych.
- Dostarcza danych służących do oceny ryzyka przy wdrażaniu kandydatów na leki neuroterapeutyczne.
Integracja potoku i przepływu pracy
Ta zautomatyzowana metoda analizy integruje etapy od wczesnego odkrywania, poprzez identyfikację wiodących związków, aż po badania przedkliniczne, umożliwiając rzetelne, ilościowe fenotypowanie mitochondriów w żywych układach neuronalnych.
- Biologia odkrywcza: Wspiera testowanie hipotez i dekonwolucję szlaków w zakresie modulacji mitochondriów przez izoformy receptorów.
- Przesiewanie: Zapewnia gotowe do analizy, powtarzalne wyniki dla wysokoprzepustowej oceny związków.
- Analityka: Generuje ilościowe, rozdzielone w czasie pomiary parametrów mitochondrialnych do analizy porównawczej.
- Badania translacyjne: Umożliwia ciągłość przedkliniczną dzięki wsparciu obrazowania tych samych komórek przed i po leczeniu.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Oferuje skalowalny i adaptowalny schemat pracy dla różnorodnych zastosowań w badaniach nad neuronami i mitochondriami.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorczy
- Wartość naukowa: Zwiększa pewność predykcyjną i zmniejsza niejednoznaczność mechanistyczną w walidacji celów mitochondrialnych.
- Wartość operacyjna: Usprawnia przetwarzanie danych, zwiększa powtarzalność i wspiera skalowalność wysokoprzepustową.
- Wartość strategiczna: Poprawia jakość decyzji go/no-go oraz efektywność kapitałową w portfelach badań nad neurodegeneracją.
- Wpływ na portfolio: Umożliwia priorytetyzację programów terapeutycznych ukierunkowanych na mitochondria z uwzględnieniem poziomu ryzyka.
Uwagi dotyczące wdrożenia
- Wymaga doświadczenia w obrazowaniu żywych komórek oraz analizie obliczeniowej.
- Zależy od dostępu do mikroskopii konfokalnej oraz infrastruktury analitycznej opartej na programie MATLAB.
- Wymaga standaryzacji obsługi danych i interpretacji wyników pomiędzy zespołami.
- Możliwość dostosowania do różnych modeli neuronalnych i schematów leczenia poprzez optymalizację protokołu.
- Wolumen wyników i zarządzanie danymi wymagają solidnego wsparcia informatycznego.
