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Nature Communications:人工智能驱动的方法从外部读取心脏细胞的内部电信号
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年01月20日 来源:AAAS
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研究人员已经开发出一种从外部监测心肌细胞内部电活动的非侵入性方法,避免了物理穿透细胞的需要。该方法依赖于记录来自细胞外部的电信号,并使用人工智能来重建细胞内的信号,其精度令人印象深刻。
由加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学领导的一组研究人员开发了一种非侵入性方法,可以从外部监测心肌细胞内部的电活动,从而避免了物理穿透细胞的需要。该方法于1月14日发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上,它依赖于记录细胞外的电信号,并使用人工智能(AI)以惊人的精度重建细胞内的信号。
心肌细胞内的电信号可以让我们深入了解心脏的功能、细胞之间的交流以及它们对药物的反应。但捕捉这些信号通常需要用微小的电极刺穿细胞,这可能会损坏细胞,并使大规模测试变得复杂。
现在,研究人员已经找到了一种不用进入细胞内部就能窥视细胞内部的方法。
关键在于提取细胞内部信号(细胞内信号)和记录在细胞表面的信号(细胞外信号)之间的关系。“我们发现,细胞外信号含有我们需要的信息,以解锁我们感兴趣的细胞内特征,”Zeinab Jahed说,他是加州大学圣地亚哥分校李宇峰家族化学与纳米工程系的教授,也是该研究的资深作者之一。Jahed实验室的纳米工程博士生Keivan Rahmani是这项研究的第一作者。
虽然可以用侵入性较小的方法捕获细胞外信号,但它们不能提供关于细胞电活动的太多细节。Jahed解释说:“这就像隔着一堵墙听一段对话,你可以察觉到正在进行的交流,但你错过了具体的细节。”“相比之下,细胞内信号提供了细节,让你感觉自己坐在房间里,能清楚地听到每一个字,但它们只能通过侵入性的、更具技术挑战性的方法来捕捉。”利用人工智能,Jahed、Rahmani及其同事开发了一种将细胞外信号与特定细胞内信号相关联的方法。
为了开发这种新方法,该团队首先设计了一组纳米级针状电极。这些电极,每个都比单个心肌细胞小200倍,由涂有铂的二氧化硅制成。从干细胞中提取的心肌细胞被培养出来,然后放置在电极阵列上。
研究人员收集了大量的数据——数千对电信号——每对都将细胞外记录与相应的细胞内信号联系起来。这些数据包括细胞在接触不同药物时的反应。这为心肌细胞在不同条件下的行为提供了丰富的数据库。
在分析这些信号对时,研究人员确定了细胞外和细胞内信号之间的模式。然后,他们训练了一个深度学习模型,仅根据细胞外记录来预测细胞内信号的样子。在测试中,他们的模型准确而完整地重建了细胞内信号。
Jahed说,这项工作在药物筛选方面有重要的应用。每一种新药都必须经过严格的测试,以确保它不会对心脏产生不利影响——这一过程被称为心脏毒性测试。这个过程的一部分包括从心脏细胞中收集详细的细胞内数据。这些电信号的细微变化可以提供药物对心脏影响的线索,这可以帮助药物开发人员评估新药的安全性。“目前,这是一个漫长而昂贵的过程。它通常从动物模型的测试开始,这些模型并不总是能预测人类的结果,”贾海德说。
通过在这项研究中使用新的人工智能驱动方法,研究人员可以直接在人类心脏细胞上筛选药物。这可以更准确地了解药物在人体内的表现,并有可能绕过早期动物试验的需要。
Jahed说:“这将大大减少药物开发的时间和成本。”由于这些测试中使用的细胞来自人类干细胞,它也为个性化医疗打开了大门。药物可以在患者特定的细胞上进行筛选,以预测个体对这些治疗的反应。”
虽然目前的研究主要集中在心肌细胞上,但研究人员已经在努力将他们的方法扩展到其他类型的细胞,包括神经元。他们的目标是应用这项技术来更好地了解不同组织中的各种细胞活动。
论文:“智能细胞内电生理学:利用纳米电极阵列记录训练的物理信息深度学习模型重建细胞内动作电位。”
这项工作得到了Kavli脑与精神研究所的支持(拨款4729)。
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