В своем новаторском исследовании группа ученых использовала возможности искусственного интеллекта (ИИ) для анализа белков в глазной жидкости, что позволило по-новому взглянуть на старение и болезни.
Сопоставив около 6 000 белков из различных типов клеток глаза, исследователи создали "протеомные часы", позволяющие предсказать возраст человека по его белковому профилю. Этот инновационный подход позволил также обнаружить белки, связанные с такими заболеваниями, как диабетическая ретинопатия и даже болезнь Паркинсона, что может произвести революцию в ранней диагностике и лечении.
Глаз: Окно в болезнь
Глаз уже давно считается окном в общее состояние организма. Старший автор работы Винит Махаджан, хирург и профессор офтальмологии Стэнфордского университета, подчеркивает уникальное преимущество глаза: "Что удивительно в глазу, так это то, что мы можем заглянуть внутрь и увидеть, как протекают заболевания в режиме реального времени". Цель данного исследования - связать анатомические изменения с молекулярным уровнем, чтобы лучше понять различные заболевания глаз.
Трудности взятия образцов глаза
Взятие образцов глаза у живых пациентов сопряжено со значительными трудностями, обусловленными его нерегенеративной природой. Традиционная биопсия тканей не представляется возможной, так как наносит непоправимый ущерб. Чтобы преодолеть это препятствие, исследователи обратились к жидкостной биопсии, которая предполагает сбор образцов жидкости вблизи интересующих клеток или тканей.
Однако предыдущие методы жидкостной биопсии имели ограничения в измерении большого количества белков и определении их клеточного происхождения.
Усовершенствованное картирование белков позволило сделать новые открытия
Используя метод высокого разрешения, группа Махаджана охарактеризовала белки в 120 жидких биоптатах, взятых у пациентов, перенесших операцию на глазах. Такой подход позволил выявить 5 953 белка, что в десять раз больше, чем в предыдущих исследованиях. Чтобы проследить связь каждого белка с конкретными типами клеток, исследователи разработали программное обеспечение под названием TEMPO.
Протеомные часы: Прогнозирование возраста и болезней
Основываясь на обширном картировании белков, исследователи разработали модель машинного обучения с использованием искусственного интеллекта для прогнозирования молекулярного возраста глаза на основе подмножества из 26 белков. Примечательно, что модель точно предсказала возраст здоровых глаз и показала, что заболевания связаны со значительным молекулярным старением. В случае диабетической ретинопатии степень старения увеличивалась по мере прогрессирования заболевания, а в тяжелых случаях наблюдалось ускоренное старение до 30 лет. Этот процесс старения иногда наблюдался еще до появления клинических симптомов и сохранялся даже после успешного лечения.
Взгляд на болезнь Паркинсона
Удивительным открытием стало обнаружение в образцах глазной жидкости белков, связанных с болезнью Паркинсона. Обычно эти белки определяются посмертно, что затрудняет использование современных методов диагностики. Однако скрининг этих маркеров в глазной жидкости потенциально может позволить проводить более раннюю диагностику и мониторинг болезни Паркинсона.
Революция в диагностике и лечении
Это революционное исследование открывает новые возможности в диагностике и лечении различных заболеваний глаз. Понимание молекулярных изменений, связанных со старением и развитием заболеваний, позволит врачам раньше вмешиваться в ситуацию и разрабатывать целевые методы лечения. Махаджан подчеркивает потенциальное влияние этого исследования: "Мы надеемся, что наша работа приведет к улучшению лечения пациентов с заболеваниями глаз и другими болезнями, связанными со старением".
