Ricercatori della UC San Diego creano cellule virtuali quadridimensionali per migliorare la previsione delle reazioni ai farmaci

Un team di ricerca della University of California San Diego ha sviluppato modelli di cellule virtuali per aiutare gli scienziati a prevedere con maggiore precisione le reazioni dei farmaci.

Techsauce ha riportato che i ricercatori hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale chiamato MitoSpace utilizzando 40.000 clip video di cellule tumorali in movimento tridimensionale. Questo modello è riuscito a raggruppare i farmaci in base ai loro meccanismi d'azione con un'accuratezza del 75%, superando il 56% ottenuto con l'addestramento basato su immagini statiche bidimensionali utilizzate negli attuali screening di massa. MitoSpace ha identificato autonomamente i modelli di risposta senza che venisse indicato quale farmaco fosse stato somministrato a ogni cellula.

Il progetto si è avvalso di dati provenienti da microscopi Lattice Light-Sheet, che registrano i movimenti delle strutture interne cellulari in tre dimensioni nel tempo, creando dati quadridimensionali. I ricercatori hanno utilizzato i mitocondri come indicatori di salute cellulare, poiché la loro rete dinamica cambia forma in base allo stato della cellula. Johannes Schöneberg, professore associato di farmacologia presso la UC San Diego, ha spiegato che una cellula è un oggetto quadridimensionale con profondità e movimento costante, e che le cellule virtuali devono essere costruite su dati che catturino questi fatti.

Parallelamente, il team ha creato un gemello digitale basato su leggi fisiche, pubblicato sulla rivista Cell. Questo modello simula il comportamento degli organelli, come i mitocondri e i microtubuli, integrando proteine motorie e parametri fisici. Il gemello digitale è stato testato prevedendo la risposta dei mitocondri al farmaco Nocodazole, simulando correttamente la riduzione del movimento e i tassi di fusione e fissione osservati nelle cellule reali senza necessità di ulteriori regolazioni.

Le cellule utilizzate come modello sono state le Cal27, cellule tumorali della testa e del collo. I ricercatori ritengono che comprendere i meccanismi di controllo dei mitocondri in questa linea cellulare possa portare a nuovi trattamenti per questo tipo di cancro. MitoSpace ha inoltre dimostrato di poter classificare farmaci mai visti prima e di poter ordinare cellule provenienti da organoidi polmonari umani in base allo stadio di sviluppo.

L'obiettivo futuro è integrare l'intelligenza artificiale e i gemelli digitali in un unico flusso di lavoro per creare una cellula umana virtuale completa. Il team mira a modellare interi tessuti composti da più cellule per simulare la biologia umana in modo più realistico e informare i trattamenti clinici.