En dat verschaft ons mogelijk meer inzicht in hoe menselijke ziektes ontstaan.
De meeste menselijke ziektes kunnen worden herleid naar defecte delen van een cel. Door een verkeerde celdeling kan er bijvoorbeeld een tumor of gezwel ontstaan. En bij een stofwisselingsziekte hopen schadelijke tussenstoffen zich op in cellen. Om echter beter te begrijpen waar het in een cel precies mis gaat, moeten wetenschappers eerst meer inzicht krijgen in de verschillende onderdelen waar cellen uit bestaan. En dus gingen onderzoekers, gewapend met kunstmatige intelligentie, op zoek naar nog onbekende celcomponenten.
Cel
Stel je eens een cel voor. Waarschijnlijk zie je die kleurrijke tekening uit je leerboek celbiologie voor je, compleet met mitochondriën, endoplasmatisch reticulum en de celkern. Maar is dat het hele verhaal? “Absoluut niet,” zegt onderzoeker Trey Ideker. “Wetenschappers realiseren zich al langer dat er veel meer is dan waar we weet van hebben. Maar nu beschikken we pas over een methode om een cel beter te bekijken.”
Klein, kleiner kleinst
Onderzoekers zijn al jaren geïnteresseerd in het in kaart brengen van de interne werking van cellen. Maar dat gaat niet zonder slag of stoot. Met microscopen kunnen wetenschappers tot op het niveau van een enkele micron kijken (een micron is één miljoenste van een meter). Dit is de grootte van sommige organellen, zoals mitochondriën. Kleinere elementen – denk aan individuele eiwitten en eiwitcomplexen – kunnen niet door een microscoop worden bestudeerd. In dat geval wordt vaak de hulp ingeschakeld van biochemische technieken, waarmee wetenschappers in staat zijn om tot op nanometerschaal te komen (een nanometer is een miljardste van een meter, of één duizendste micron). Maar hoe overbrug je de kloof van nanometer tot micron? “Dat is lange tijd een grote hindernis geweest,” zegt Ideker. “Maar nu blijkt dat het mogelijk is met behulp van kunstmatige intelligentie.”
Door meerdere gegevens samen te voegen en microscopie, biochemische technieken en kunstmatige intelligentie te combineren, hebben onderzoekers nu een beter model van een cel vervaardigd. En dat kan ons begrip van menselijke cellen behoorlijk uitbreiden. De nieuwe techniek heet Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC) en maakt gebruik van deep learning om een cel rechtstreeks vanuit cellulaire microscopiebeelden in kaart te brengen. “De combinatie van technologieën is uniek en krachtig,” zegt onderzoeker Yue Qin. “Het is voor het eerst dat metingen op enorm verschillende schalen zijn samengebracht.”
Onbekende celonderdelen
Met behulp van MuSIC komen de onderzoekers nu tot enkele verrassende ontdekkingen. Zo onthult deze techniek voorheen nog onbekende celcomponenten. In totaal troffen de onderzoekers ongeveer 70 componenten in een menselijke niercel aan waarvan de helft nog nooit eerder was gezien. En dat betekent dat cellen tientallen ons nog onbekende onderdelen herbergen.
Vreemde structuur
Daarnaast ontdekte het team een groepje eiwitten dat een onbekende structuur vormt. Na verdere analyse blijkt dat deze vreemde structuur een nieuw complex van eiwitten is dat RNA bindt. Het complex is waarschijnlijk betrokken bij splicing, een belangrijke cellulaire gebeurtenis die helpt bepalen welke genen op welk moment worden geactiveerd.
Model van een cel
De studie is een belangrijke stap voorwaarts. Want dankzij het onderzoek beschikken wetenschappers nu over een gedetailleerder model van een cel. MuSIC wijst de celinhoud echter nog niet toe aan specifieke locaties – zoals die eerder genoemde tekening uit je biologieboek – deels omdat die niet noodzakelijkerwijs vaststaat. In plaats daarvan is de locatie van de componenten ‘vloeibaar’ en kan deze veranderen afhankelijk van het celtype en de situatie.
Volgens Ideker is deze studie nog maar het begin, waarin alleen gekeken is naar 661 eiwitten en één celtype. “De duidelijke volgende stap is om de hele menselijke cel in kaart te brengen,” zegt hij. “Dan gaan we door naar verschillende celtypen, mensen en soorten. Door vervolgens te vergelijken wat precies de verschillen zijn tussen gezonde en zieke cellen, kunnen we mogelijk de moleculaire basis van veel ziekten beter begrijpen.”
