Een AI-model kan aan de genactiviteit van één cel aflezen welke chemische boodschappen ze eerder van haar buren ontving. Amerikaanse onderzoekers gebruikten het om te voorspellen welk signaal ervoor zorgt dat een cel longweefsel wordt. Dat het werkt, komt doordat elke boodschap een vast spoor blijkt na te laten, ook in celtypes waarop het model nooit getraind was.
In de ontwikkelingsbiologie gold lang een aanname die het onderzoek afremde. Dezelfde chemische boodschap zou in een spiercel iets heel anders uitrichten dan in een darmcel. Wie wilde weten welke instructies een cel had gekregen, moest dus elk signaal in elk celtype apart uittesten. Dat was onbegonnen werk.
Die aanname blijkt nu gelukkig niet te kloppen. Onderzoekers van het Whitehead Institute in de Amerikaanse staat Massachusetts hebben vergeleken hoe cellen op signalen reageren. Elk van de zes onderzochte boodschapsystemen laat een eigen, herkenbaar patroon van aan- en uitgezette genen achter. Dat patroon blijft grotendeels hetzelfde, welk celtype de boodschap ook ontvangt.
Wat cellen elkaar te vertellen hebben
Een cel beslist niet zelf wat ze wordt. Ze stuurt voortdurend chemische boodschappen naar haar buren en ontvangt er zelf. Uit dat verkeer leidt ze af waar in het lichaam ze zit, hoe ver de ontwikkeling gevorderd is en welke rol ze moet gaan spelen. Binnenin de cel gaat zo’n boodschap van molecule naar molecule, tot ze uiteindelijk genen aan- of uitzet.
Wie dat verkeer achteraf kan uitlezen, ziet hoe een weefsel is ontstaan. En in principe ook waar het bij ziekte fout is gelopen.
Voorspellingen mogelijk
De onderzoekers bouwden een patroonherkenner die ze IRIS noemen. Het model bekijkt de volledige genactiviteit van een cel en schat in welke boodschappen op welk moment actief waren.
Om het te trainen, stelden ze duizenden gekweekte menselijke stamcellen bloot aan tientallen combinaties van die zes boodschapsystemen, op verschillende momenten in hun ontwikkeling. Dat leverde een catalogus van reacties op.
Daarna kregen ze materiaal voorgeschoteld dat het model nooit had gezien: losse cellen uit muizenembryo’s, uit de fase waarin cellen razendsnel richting hun definitieve bestemming groeien. IRIS voorspelde correct wanneer en waar bepaalde boodschappen actief werden, onder meer in cellen die later spierweefsel of ruggenmerg zouden vormen.
De longproef
Het sluitstuk was een voorspelling die vooraf getest kon worden. IRIS gaf aan welk boodschapsysteem je moet aanzetten om cellen richting een celtype te duwen dat cruciaal is voor de longontwikkeling. Proeven in muizenembryo’s bevestigden dat.
Dat is de praktische winst van deze studie. Wie de juiste reeks signalen kent, kan die in het labo nabootsen. Zo worden mini-orgaantjes in een schaaltje, kleine driedimensionale nabootsingen van echte organen, realistischer.
Kanttekeningen
De catalogus is opgebouwd met stamcellen in kweek. Dat is een sterk vereenvoudigde versie van een embryo, waar cellen in een veel ingewikkeldere omgeving zitten.
Het model kijkt bovendien naar zes boodschapsystemen. Die zijn belangrijk, maar het zijn lang niet de enige.
En de brede test gebeurde op muizen, niet op menselijke embryo’s. Of dit bij de mens even goed standhoudt, moet nog blijken.
Toch opent dit deuren. Als de methode standhoudt, kunnen onderzoekers de signaalgeschiedenis van elke cel in een embryo in kaart brengen. Dat zou betere labomodellen opleveren voor aandoeningen als astma, longkanker en littekenvorming in de longen, en op termijn misschien behandelingen die beschadigd weefsel herstellen.
Wil je niets van Scientias missen? Voeg Scientias toe als voorkeursbron op Google dan zie je al onze verhalen!
Uitgelezen? Luister ook eens naar de Scientias Podcast:
