老化は私たちの体の機能に徐々に影響を及ぼし、とりわけ、血球の生産を担う一連の器官および組織である造血系の、適切な血球の生産を維持する能力を損ないます。このプロセスを理解して測定することは、血液幹細胞がどのように老化するかを研究し、その機能を保存または回復するための戦略を特定することに特に関連します。 この研究は、ベルヴィッジ生物医学研究所（IDIBELL）の再生医療プログラムの研究者でありICREA研究教授であるマリア・カロリーナ・フロリアン博士と、バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター – 国立スーパーコンピュータセンター（BSC-CNS）およびカイシャスラ財団が支援するセンターであるバルセロナ・グローバル・ヘルス研究所（ISGlobal）の研究者であるポーラ・ペトローネ博士が主導した。 クロムエイジネット人工知能ベースのツールで、クロマチンの 3D 構成を分析することにより、造血幹細胞の顕微鏡画像から老化に関連するパターンを特定します。クロマチンは主に DNA と細胞核内にあるタンパク質で構成され、DNA をパッケージ化し、どの遺伝子が活性化するかを制御し、最終的に細胞の正体と機能を決定します。この研究はISGlobalの研究者パブロ・イアニェスの博士論文の中心部分であり、幹細胞生物学、老化、画像解析、人工知能の専門知識を結集したものである。結果は、 老化した細胞老化研究分野の国際参考雑誌。 このモデルを開発するために、研究者らは、DNA を視覚化するためのシンプルで広く使用されている技術である DAPI で染色したマウスの造血幹細胞核の 3 次元画像を分析しました。画像を分析するために設計された人工知能モデルの一種である畳み込みニューラル ネットワークを使用して、 クロムエイジネット 若い細胞と老化した細胞を区別することを学びました。 核の外観に基づいて、このモデルは細胞を 2 つのグループに正しく区別する確率が 77% であることを実証し、研究者らが以前に定義したクロマチンの特徴に基づく機械学習モデルさえも上回りました。 […]