新的研究利用机器学习和成像技术，对干细胞行为提供了前所未有的洞察，这可能使未来的救命疗法成为可能。
干细胞就像人体的应急工具箱。它们具有独特的能力，可以形成其他特殊的细胞——从免疫细胞到脑细胞。它们可以无限地分裂和再生，根据指令修复和补充我们的系统。
在实验室培养干细胞并将其培养成我们需要的任何类型的细胞的能力是医学的圣杯。例如，这种能力可以使临床医生创造出无尽的新细胞来修复受损的组织和器官。然而，为了找到这个圣杯，我们需要全面了解干细胞如何复制并转化为不同的细胞类型。
南加州大学阿尔弗雷德·e·曼生物医学工程系的新研究使我们离揭开这些基本细胞的奥秘又近了一步。生物医学工程副教授Keyue Shen和他的团队利用机器学习开发了一种非侵入性系统，该系统为干细胞如何增殖和再生为特化细胞提供了一个看不见的见解。这项研究发表在《科学进展》杂志上。
Shen说，干细胞的行为仍然相当神秘，了解它们如何分裂和变化的过程往往是侵入性的，需要提取干细胞并最终在实验室中破坏。
这项新研究检查了造血干细胞，它存在于我们的骨髓中，并产生了我们血液中的所有细胞，如红细胞和免疫细胞。沈教授说，干细胞需要通过对称分裂来扩大其数量，通过不对称分裂来更新自己，同时产生一种新的、不同的细胞类型(如红细胞或白细胞)。
“在骨髓移植的情况下，我们希望干细胞对称分裂，给我们尽可能多的干细胞，这样我们就可以在不同的病人身上使用它们。但是现在，血液干细胞还不能在临床中真正在体外扩增。”“如果我们能做到这一点，制造大量用于骨髓移植的造血干细胞，这将为许多患者解决一个非常大的问题。”
沈的研究小组观察了干细胞的代谢行为——它是如何利用一种称为荧光寿命成像显微镜的实时成像技术将葡萄糖分解成能量的。
干细胞产生它们自己的荧光物质——被称为自体荧光——允许成像追踪细胞的代谢。这种代谢与细胞的功能和转变密切相关。
“例如，NADH是这些自动荧光分子之一，当它们与代谢酶结合时，它们也显示出我们可以测量的不同的光学荧光特性。因此，通过这种方式，我们可以在不杀死细胞的情况下无创地测量它们。”
利用小鼠模型，沈和他的团队获取了这些信息，并从干细胞图像中提取了荧光特征，从每个干细胞中开发了205个代谢光学生物标志物特征库，其中56个与造血干细胞的分化有关。
机器学习方法允许团队创建干细胞与非干细胞的聚类图，并跟踪它们的行为和随时间的分化。该方法通过评分来确定子细胞是否可能是干细胞，或者干细胞是不对称分裂还是对称分裂。
“这非常令人兴奋，因为我们没有杀死细胞。我们只是拍摄细胞的图像，然后提取这些特征。这可以给我们提供很多关于他们的信息。”
该团队实时了解干细胞代谢状态的方法将提供进一步的基础知识，有助于药物发现和尖端干细胞治疗，以及人类细胞、组织和器官可以生长和替换的再生医学治疗。
“现在还有其他应用，比如细胞治疗。例如，人们一直在尝试制造T细胞、巨噬细胞和其他类型的细胞，这些细胞在不同的疾病环境中有自己的特定用途。”沈说。“对于干细胞研究人员来说，这是一项令人兴奋的技术，因为我们允许他们实时观察干细胞状态，然后随着时间的推移跟踪每个细胞，这在目前是不可能的。”
来源:南加州大学
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