죽음의 시간: 더 높은 정확도를 위해 필요한 새로운 기술

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Linda Hohnholz의 아바타
Written by 린다 혼홀츠

뇌세포가 언제 죽었는지 말하기는 놀랍게도 어렵습니다. 현미경으로 볼 때 비활성 상태로 조각난 것처럼 보이는 뉴런은 며칠 동안 일종의 생사의 기로에 놓일 수 있으며 일부는 불활성으로 나타난 후 갑자기 다시 신호를 보내기 시작합니다.

신경 퇴행을 연구하는 연구자의 경우 뉴런에 대한 정확한 "사망 시간" 선언이 없기 때문에 어떤 요인이 세포 사멸로 이어지는지 정확히 파악하고 노화된 세포가 사멸하는 것을 막을 수 있는 약물을 선별하기가 어렵습니다.              

이제 Gladstone Institutes의 연구원들은 한 번에 수천 개의 세포를 추적하고 그룹의 모든 세포에 대한 정확한 사멸 순간을 결정할 수 있는 새로운 기술을 개발했습니다. 연구팀은 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 저널에 발표된 논문에서 이 접근법이 설치류와 인간 세포는 물론 살아있는 제브라피쉬 내에서도 작동하며 몇 주에서 몇 달에 걸쳐 세포를 추적하는 데 사용할 수 있음을 보여주었다.

"정확한 사망 시간을 파악하는 것은 신경퇴행성 질환의 원인과 결과를 밝히는 데 매우 중요합니다."라고 Gladstone의 시스템 및 치료학 센터 소장이자 두 새로운 연구의 수석 저자인 Steve Finkbeiner 박사는 말합니다. "그것은 어떤 요인이 세포 사멸을 직접적으로 일으키는지, 우발적이며, 죽음을 지연시키는 대처 메커니즘을 파악할 수 있게 해줍니다."

Science Advances 저널에 발표된 동반 논문에서 연구원들은 세포 센서 기술과 기계 학습 접근 방식을 결합하여 컴퓨터에 사람보다 100배 빠르고 정확하게 살아있는 세포와 죽은 세포를 구별하는 방법을 가르쳤습니다.

Finkbeiner's의 과학 프로그램 리더인 Jeremy Linsley 박사는 "대학생들이 이러한 종류의 데이터를 손으로 분석하는 데 몇 달이 걸렸고 우리의 새 시스템은 거의 즉각적입니다. 실제로 현미경에서 새 이미지를 얻을 수 있는 것보다 빠르게 실행됩니다."라고 말했습니다. 연구실이자 두 새 논문의 첫 번째 저자입니다.

오래된 센서에게 새로운 트릭 가르치기

원인이나 기전이 무엇이든 간에 세포가 죽으면 결국 파편화되고 세포막이 퇴화됩니다. 그러나 이 분해 과정은 시간이 걸리기 때문에 과학자들이 오랫동안 기능을 멈춘 세포, 아프고 죽어가는 세포, 건강한 세포를 구별하기 어렵습니다.

연구원은 일반적으로 시간이 지남에 따라 현미경으로 병든 세포를 추적하고 이 분해 과정 내에서 이들이 어디에 있는지 진단하기 위해 형광 태그 또는 염료를 사용합니다. 이미 죽은 세포와 아직 살아 있는 세포를 구별하기 위해 많은 지시약 염료, 얼룩, 라벨이 개발되었지만, 그것들은 종종 퇴색되기 전 짧은 시간 동안만 작용하며 적용했을 때 세포에 독성을 나타낼 수도 있습니다.

Linsley는 "우리는 몇 시간이 아니라 세포의 전체 수명 기간 동안 지속되다가 세포가 죽는 특정 순간 이후에만 명확한 신호를 제공하는 표시기를 정말로 원했습니다."라고 말합니다.

Linsley, Finkbeiner 및 동료들은 원래 세포 내부의 칼슘 수준을 추적하도록 설계된 칼슘 센서를 채택했습니다. 세포가 죽고 세포막이 새게 되면 한 가지 부작용은 칼슘이 일반적으로 상대적으로 낮은 수준의 칼슘을 갖는 세포의 수분 세포질로 유입된다는 것입니다.

그래서 Linsley는 칼슘 센서가 세포질에 상주하도록 설계했으며, 칼슘 수치가 세포 사멸을 나타내는 수준으로 증가할 때만 형광을 발하게 됩니다. 유전적으로 암호화된 죽음 표시기(GEDI, Star Wars의 Jedi처럼 발음됨)로 알려진 새로운 센서는 모든 유형의 세포에 삽입될 수 있으며 세포의 전체 수명 동안 세포가 살아 있거나 죽었다는 신호를 보낼 수 있습니다.

재설계된 센서의 유용성을 테스트하기 위해 그룹은 각각 GEDI를 포함하는 대규모 뉴런 그룹을 현미경 아래에 배치했습니다. XNUMX만 개 이상의 세포를 시각화한 후 어떤 경우에는 신경 퇴행에 걸리기 쉽고 다른 경우에는 독성 화합물에 노출된 후, 연구원들은 GEDI 센서가 다른 세포 사멸 지표보다 훨씬 더 정확하다는 것을 발견했습니다. 활성화되고 세포가 살아 남았습니다. 더욱이, 그 정확성에 더하여, GEDI는 이전의 방법보다 세포 사멸의 "돌아오지 않는 지점"에 가까운 초기 단계에서 세포 사멸을 감지하는 것처럼 보였습니다.

"이를 통해 이전에는 불가능했던 방식으로 살아있는 세포와 죽은 세포를 분리할 수 있습니다."라고 Linsley는 말합니다.

초인적 죽음 감지

Linsley는 대규모 생물학적 데이터에 인공 지능을 적용하는 것을 전문으로 하는 Brown University의 조교수인 Drew Linsley 박사에게 GEDI를 언급했습니다. 그의 형제는 연구원들이 기계 학습 접근 방식과 결합된 센서를 사용하여 컴퓨터 시스템이 세포의 형태만을 기반으로 살아있는 뇌 세포와 죽은 뇌 세포를 인식하도록 가르칠 것을 제안했습니다.

팀은 동일한 뉴런에 대한 표준 형광 데이터와 새로운 센서의 결과를 결합하고 BO-CNN이라고 하는 컴퓨터 모델에 죽어가는 세포의 모양과 관련된 일반적인 형광 패턴을 인식하도록 가르쳤습니다. Linsley 형제가 보여준 이 모델은 인간 관찰자가 할 수 있는 것보다 96% 정확하고 더 우수했으며 이전의 살아 있는 세포와 죽은 세포를 구별하는 방법보다 100배 이상 빨랐습니다.

“일부 세포 유형의 경우 사람이 세포가 살아 있는지 여부를 파악하는 것이 극히 어렵습니다. 하지만 우리 컴퓨터 모델은 GEDI에서 학습하여 이전에 알지 못했던 이미지의 일부를 기반으로 세포를 구별할 수 있었습니다. 살아있는 세포와 죽은 세포를 구별하는 데 도움이 되었습니다.”라고 Jeremy Linsley는 말합니다.

GEDI와 BO-CNN은 이제 연구자들이 새로운 고처리량 연구를 수행하여 가장 중요한 질병 중 일부에 대한 매우 중요한 종말점인 뇌 세포가 죽는 시기와 장소를 발견할 수 있도록 합니다. 그들은 또한 신경퇴행성 질환에서 세포 사멸을 지연시키거나 피하는 능력에 대해 약물을 스크리닝할 수 있습니다. 또는 암의 경우 병든 세포의 죽음을 재촉하는 약물을 찾을 수 있습니다.

Finkbeiner는 "이러한 기술은 세포에서 죽음이 어디서, 언제, 왜 발생하는지 이해하는 능력의 판도를 바꿀 것입니다."라고 말합니다. “처음으로 우리는 로봇 보조 현미경의 발전이 제공하는 속도와 규모를 진정으로 활용하여 세포 사멸을 보다 정확하게 감지하고 죽음의 순간에 앞서 잘 수행할 수 있습니다. 우리는 이것이 지금까지 치료할 수 없었던 많은 신경퇴행성 질환에 대한 보다 구체적인 치료법으로 이어질 수 있기를 바랍니다.”

저자,

Linda Hohnholz의 아바타

린다 혼홀츠

편집장 eTurboNews eTN 본사에 기반을 두고 있습니다.

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