Các nhà khoa học Nga tạo ra chương trình tìm kiếm các tế bào liên quan đến bệnh tật
© Depositphotos.com / vitanovski
Đăng ký
Các nhà khoa học từ Đại học Tổng hợp Quốc gia Moscow mang tên M. V. Lomonosov (MSU) trong thành phần một nhóm nghiên cứu đã phát triển chương trình giúp hiểu rõ hơn các cơ chế tiềm ẩn trong sự phát triển của nhiều bệnh.
Theo các tác giả, chương trình này có thể tự động xác định các loại tế bào, phân biệt tế bào ung thư với tế bào khỏe mạnh và xác định các tế bào miễn dịch chính gây viêm mãn tính trong mô mỡ ở bệnh béo phì, từ đó cho phép phát triển các phương pháp điều trị và thuốc mới hiệu quả hơn. Thông tin này được đưa ra bởi văn phòng báo chí của Quỹ Khoa học Nga.
Cho đến nay, cơ chế phát triển nhiều bệnh vẫn chưa được hiểu rõ, dẫn đến việc điều trị vẫn chỉ mang tính chất điều trị triệu chứng. Việc xác định các loại tế bào và dự đoán đặc tính của chúng sẽ giúp các nhà nghiên cứu hiểu được nguyên nhân gây bệnh và điều chỉnh phương pháp điều trị phù hợp với từng bệnh nhân.
Các nhà nghiên cứu từ Viện Nghiên cứu và Giáo dục Y khoa thuộc Đại học MSU, Trung tâm Nghiên cứu Quốc gia N.F. Gamaleya về Dịch tễ học và Vi sinh vật học thuộc Bộ Y tế Nga, và Trung tâm Quy hoạch và Quản lý Chiến lược Rủi ro Y tế và Sinh học thuộc Cơ quan Y tế và Sinh học Liên bang Nga đã tạo ra công cụ scParadise dùng để phân tích dữ liệu giải trình tự RNA đơn nhân tế bào (scRNA-seq), bao gồm định danh loại tế bào và dự đoán đặc tính.
Cô Elizaveta Chechekhina, một trong những tác giả của dự án và là nhà nghiên cứu trẻ tại Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Công nghệ Gen và Tế bào tại Viện Nghiên cứu và Giáo dục Y khoa thuộc Đại học MSU, cho biết, đây là một giải pháp phần mềm phức tạp dựa trên kiến trúc mạng thần kinh độc đáo do nhóm nghiên cứu tạo ra.
"Mạng nơ-ron huấn luyện bằng dữ liệu giải trình tự tế bào đơn (scRNA-seq) là ứng dụng học sâu giúp giải mã biểu hiện gen ở mức độ từng tế bào. Chúng tôi thu thập dữ liệu từ nhiều phòng thí nghiệm khác nhau trên cùng một mô, sau đó xử lý tất cả dữ liệu này và kết hợp chúng thành một tập dữ liệu phù hợp để huấn luyện mạng nơ-ron," cô Chechekhina giải thích.
Theo nhà nghiên cứu, phát minh này sẽ hữu ích trong chẩn đoán bệnh: ví dụ, nó sẽ giúp phân biệt tế bào ung thư với tế bào khỏe mạnh, cũng như xác định các tế bào miễn dịch gây viêm mãn tính trong bệnh béo phì. Điều này, đến lượt nó, sẽ cho phép tạo ra các loại thuốc cá nhân hóa hiệu quả hơn, nhắm mục tiêu vào các bệnh lý cụ thể.
"Các phương pháp hiện có để xác định các loại tế bào cho phép chúng ta hiểu được sự khác biệt giữa các tế bào cụ thể ở một mức độ nhất định. Nhưng khoa học đã đạt đến một cấp độ mới, và các nhà khoa học bắt đầu hiểu được các loại tế bào riêng lẻ, nhỏ bé nhưng vô cùng quan trọng, có thể đóng vai trò đáng kể trong sự phát triển của nhiều bệnh khác nhau. Và chúng tôi đã hiểu sâu hơn về thành phần của các mô sinh học ở cấp độ tế bào", nhà nghiên cứu của Đại học MSU cho biết.
Việc lấy mẫu tế bào qua xét nghiệm máu, sinh thiết hay phẫu thuật nhằm mục đích chẩn đoán bệnh, kiểm tra tế bào bất thường và định hướng điều trị y tế. Các tế bào được phân lập từ một mảnh mô bằng các phương pháp chuyên biệt dưới dạng huyền phù (dung dịch), và sau đó các tế bào riêng lẻ trải qua quá trình giải trình tự, qua đó tiết lộ các gen được biểu hiện trong chúng.
"Mô hình của chúng tôi được cung cấp miễn phí để các chuyên gia trên toàn thế giới tải xuống và sử dụng. Nó liên tục được cải tiến: chúng tôi không ngừng tạo ra, đào tạo và cung cấp ngày càng nhiều mô hình cho các tế bào, mô và thậm chí cả các sinh vật khác nhau - không chỉ con người mà còn cả động vật. Nhiều nhóm nghiên cứu có thể sử dụng các mô hình của chúng tôi trong nghiên cứu cơ bản hoặc thực tiễn của họ," nhà nghiên cứu cho biết.
Các tác giả khẳng định rằng các thí nghiệm của họ đã chứng minh độ chính xác 99,9%. Nhóm nghiên cứu đã chứng minh bằng thực nghiệm sự hiện diện của ba loại tế bào miễn dịch mới trong mô mỡ, mà mô hình của họ đã dự đoán sự tồn tại của chúng.
"Chúng tôi hy vọng rằng, phát triển này sẽ thu hút sự quan tâm lớn của giới y học, vì nó cho phép phân tích các đặc điểm riêng biệt trong quá trình phát triển bệnh lý và điều tra nguồn gốc của bệnh," cô Chechekhina nhấn mạnh.
