ИИ раскрывает скрытые особенности развития модели эмбриона

Сеть клеточных связей, показывающая, что сортировка на основе типа клеток происходит во время развития эмбриоида. Автор: Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adr8901

Ученые стремились запечатлеть первые дни того, как возникает человек, воссоздавая эти ранние моменты в лаборатории с помощью моделей, созданных из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (ИПСК).

Индуцированные плюрипотентные стволовые клетки — это клетки, которые модифицированы для получения способности превращаться в любую клетку организма, подобно стволовым клеткам развивающегося эмбриона.

Создание трехмерных, реалистичных моделей эмбрионов стало первым препятствием; следующей задачей является их изучение, чтобы понять, что происходит по мере развития эмбриона.

Статья из лаборатории Цзяньпина Фу, доктора философии из Медицинской школы Мичиганского университета, использует искусственный интеллект (ИИ), чтобы раскрыть скрытые особенности этого процесса.

Экспериментальные системы, подобные той, которую Фу и его команда разработали в 2017 году и которые с тех пор генерировались другими группами, трудно изучать, потому что они гетерогенны, то есть имеют много различных и случайных характеристик, объясняет Фу.

«Мы видим очень разные типы клеток и структуры в культуре, поэтому бывает трудно понять, что именно мы наблюдаем», — сказал Фу.

Традиционно один из способов преодоления этого — изучение образцов в определенные моменты времени и усреднение их изменений с течением времени.

Основываясь на предыдущих работах, бывший аспирант Фу Кэцзе Чэнь, доктор философии, предложил использовать ИИ для анализа данных культуры.

«Мне случайно попались несколько статей об использовании моделей ИИ (например, физически информированных нейронных сетей) для анализа изображений растений. Эти статьи показали очень многообещающие результаты о том, как применять модели нейронных сетей для изучения динамики роста растений и факторов, вызывающих известные болезни растений. Вдохновленный этими работами, я сразу подумал, что должен попробовать эти методы в своем исследовании», — сказал Чэнь.

Чэнь является первым автором статьи, описывающей результаты в журнале Science Advances.

«Самые важные особенности развития часто могут быть скрыты, потому что [модель] настолько гетерогенна, а то, что вы действительно ищете, скрыто внутри этой гетерогенности», — добавил Фу.

Команда применила ИИ-нейронные сети к тысячам изображений, собранных с помощью конфокальной флуоресцентной микроскопии в конкретные моменты времени.

Изображения фиксируют размер и форму тканей, а также окрашенные белковые маркеры в каждой ткани.

ИИ способен обнаруживать особенности и данные экспрессии белковых маркеров, чтобы определить рост тканей и дифференцировку клеток во время развития человека, говорит Фу.

«Инструменты ИИ очень мощные и могут извлекать тонкие особенности, которые часто могут быть упущены человеческим глазом», — добавил он.

В частности, инструмент ИИ позволил лучше понять бифуркацию — различные точки принятия решений в ходе развития, в которых стволовые клетки дифференцируются в разные типы клеток.

По словам Фу, этот инструмент имеет важное значение для будущих исследований, включая применение в высокопроизводительном скрининге и лучшее понимание того, как ранний процесс развития может пойти не так.

В долгосрочной перспективе, сказал Фу, ИИ можно будет даже использовать для генерации искусственных, но реалистичных изображений эмбриоидов, чтобы беспристрастно понять, как человеческий эмбрион будет развиваться в различных условиях.

Больше информации: Kejie Chen et al, Deep manifold learning reveals hidden developmental dynamics of a human embryo model, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adr8901

Источник: University of Michigan

ИИ: Это исследование демонстрирует растущую роль ИИ не просто как инструмента анализа, но и как средства для открытия фундаментальных биологических процессов, которые ранее было невозможно детально рассмотреть. В 2025 году такие подходы становятся все более критичными для прогресса в биомедицине.