Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • Биомолтекст2020
  • vsh25
  • Vitacoin

В четыре раза быстрее

Роботы помогли в 4 раза ускорить подготовку стволовых клеток, чтобы вырастить сетчатку в пробирке

Полит.ру

Ученые из Московского физико-технического института и Гарварда почти в четыре раза ускорили процесс производства стволовых клеток для выращивания тканей in vitro. Новый алгоритм помогает также в изучении факторов, влияющих на специализацию клеток. Результаты опубликованы в журнале Translational Vision Science and Technology (Kegeles et al., Semi-Automated Approach for Retinal Tissue Differentiation).

Сетчатка глаза – это набор организованных слоев нейронов, связанных вместе и образующих нейронную цепь. Она воспринимает свет и обрабатывает поступающую визуальную информацию перед отправкой ее в мозг. Из-за ограниченной регенеративной способности потеря нейронов сетчатки приводит к необратимой слепоте. В 2015 году более 2,5 миллионов человек в России страдали различными заболеваниями сетчатки. Разрабатываются различные подходы к лечению этих заболеваний: нейропротекция, генная терапия, замещение клеток и другие. Различаясь по механизму действия, целевому заболеванию и методологии, все они требуют огромного количества клеток сетчатки для исследований.

С помощью стволовых клеток можно воспроизвести развитие сетчатки в пробирке. Сначала кластеры стволовых клеток помещаются в специальную среду, где индуцируется спонтанное образование неразвитых нейронов. За этим следует формирование и созревание сетчатки. Этот подход приводит к получению настоящих нейронов сетчатки, организованных в сложную ткань, без внешней стимуляции путей развития в процессе специализации. Однако метод имеет свои ограничения: случайный характер начальной стимуляции роста нейронов. Также время, необходимое для правильного развития искусственной сетчатки, составляет 30 дней для сетчатки мыши и до года для органоидов человека. Авторы статьи попытались решить эти проблемы, увеличивая количество производимых клеток и улучшая их качество.

Для сравнения качества выращивания тканей роботом и человеком ученые вырастили несколько тысяч образцов ткани сетчатки для дальнейшей автоматической обработки и столько же образцов для ручного выведения. Авторы просканировали лунки с тканью из первой группы, а полученные изображения проанализировали с использованием специально разработанного скрипта на языке Python. Программа вычисляет области фотографии, в которых наиболее интенсивно светится флуоресцентный белок. Так как этот белок вырабатывается только в развивающихся клетках сетчатки,  высокая интенсивность показывает участки образца с нужной тканью. Таким образом программа способна определять количество развивающейся сетчатки в каждом органоиде.

Оказалось, что применение автоматических алгоритмов не снижает качество выращиваемых тканей и помогает оптимизировать протокол наработки клеток благодаря большому количеству одновременно испытываемых систем. Применение полуавтоматического алгоритма работы позволило снизить затрачиваемое учеными время на обработку клеток с 2 часов до 34 минут.

«Мы реализовали роботизированную смену жидкости по ходу дифференцировки сетчатки и показали, что это не оказывает отрицательного влияния на результат специализации клеток. Кроме того, мы разработали инструмент для автоматического определения сетчатки и классификации органов и продемонстрировали его применение для оптимизации условий специализации и контроля качества. Одна из задач, которую мы стремились решить в нашей работе, – это возможность масштабировать дифференциацию для производства большого количества ткани для испытаний лекарств и экспериментов по трансплантации клеток. Автоматическая обработка образцов позволяет снизить необходимые усилия со стороны персонала и повысить в разы количество вырабатываемых клеток. После небольших модификаций этот алгоритм можно будет применять для выращивания других органов, не только сетчатки», – комментирует Евгений Кегелес, сотрудник лаборатории геномной инженерии МФТИ.

«Это как раз тот случай, когда количество имеет значение: благодаря автоматизации мы можем получить триллионы нейронов сетчатки для трансплантации», – добавляет Пётр Баранов, руководитель лаборатории в The Schepens Eye Research Institute of Mass Eye and Ear.

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru


Читать статьи по темам:

тканевая инженерия искусственные органы зрение Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

Поднимем бокалы, содвинем их разом…

…за успех японских ученых, которым удалось вырастить из человеческих эмбриональных стволовых клеток глазной бокал – предшественник сетчатки.

читать

Глаз из пробирки: полностью, хотя и не окончательно

Японские исследователи воспроизвели развитие глаза вне живого организма. Культура эмбриональных клеток сформировала трёхмерную структуру – глазной бокал, одну из последних стадий развития глаза у зародышей млекопитающих.

читать

Впервые в лаборатории – сетчатка из эмбриональных стволовых клеток

Разработчики проверяют на животных моделях возможность трансплантации сетчатки, выращенной из человеческих эмбриональных стволовых клеток, и надеются на проведение клинических исследований.

читать

Горячая печать

Создана технология теплового дистанционного управления расположением и функциями клеток при трехмерной печати искусственных органов.

читать

Сама-сама-сама

В новом методе печати живых тканей на 3D-биопринтере используется одно из важнейших свойств стволовых клеток – самоорганизация.

читать

Органоиды: обзор применения

Ученые широко используют органоиды мозга, почек и опухолей, чтобы глубже изучить механизмы заболевания и разработать возможное лечение.

читать