AI and Robotics Uncover Cellular Hallmarks of Parkinson’s in Skin Cells

एआई और रोबोटिक्स त्वचा कोशिकाओं में पार्किंसंस के सेलुलर हॉलमार्क को उजागर करते हैं

न्यू यॉर्क स्टेम सेल फाउंडेशन रिसर्च इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने बीमारी के सेलुलर हस्ताक्षर की खोज के लिए एक नया मंच का अनावरण किया है, जो छवि विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धि विधियों के साथ रोगी कोशिकाओं का अध्ययन करने के लिए रोबोटिक सिस्टम को एकीकृत करता है।

अपने स्वचालित सेल कल्चर प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिकों ने 91 रोगियों और स्वस्थ नियंत्रणों के एक समूह से त्वचा कोशिकाओं की एक मिलियन से अधिक छवियों को बनाकर और प्रोफाइलिंग करके पार्किंसंस रोग के नए सेलुलर हॉलमार्क की सफलतापूर्वक पहचान करने के लिए Google अनुसंधान के साथ सहयोग किया।

"पारंपरिक दवा खोज बहुत अच्छी तरह से काम नहीं कर रही है, विशेष रूप से पार्किंसंस जैसी जटिल बीमारियों के लिए," एनवाईएससीएफ के सीईओ सुसान एल। सोलोमन, जेडी ने कहा। "एनवाईएससीएफ द्वारा निर्मित रोबोटिक तकनीक हमें रोगियों की बड़ी आबादी से बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देती है, और वास्तव में काम करने वाली दवाओं की खोज के लिए पूरी तरह से नए आधार के रूप में बीमारी के नए संकेतों की खोज करती है।"

गूगल रिसर्च के सॉफ्टवेयर इंजीनियर मार्क बर्नडल ने कहा, "यह रोग अनुसंधान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का एक आदर्श प्रदर्शन है। हमने एनवाईएससीएफ के साथ एक बहुत ही उत्पादक सहयोग किया है, खासकर क्योंकि उनके उन्नत रोबोट सिस्टम पुनरुत्पादित डेटा बनाते हैं जो विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।"

विशेष रूप से, नया मंच रोग अज्ञेयवादी है, जिसके लिए रोगियों से केवल आसानी से सुलभ त्वचा कोशिकाओं की आवश्यकता होती है। इसे अन्य प्रकार की कोशिकाओं पर भी लागू किया जा सकता है, जिसमें प्रेरित प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल के डेरिवेटिव शामिल हैं, जिसे एनवाईएससीएफ विभिन्न प्रकार की बीमारियों के मॉडल के लिए बनाता है।

विशेष रूप से, नया मंच रोग अज्ञेयवादी है, जिसके लिए रोगियों से केवल आसानी से सुलभ त्वचा कोशिकाओं की आवश्यकता होती है। इसे अन्य प्रकार की कोशिकाओं पर भी लागू किया जा सकता है, जिसमें प्रेरित प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल के डेरिवेटिव शामिल हैं, जिसे NYSCF विभिन्न प्रकार की बीमारियों के मॉडल के लिए बनाता है।

सोलोमन, बर्नडल और उनके सहयोगियों ने नेचर कम्युनिकेशंस में प्रौद्योगिकी का वर्णन "मानव फाइब्रोब्लास्ट में जटिल रोग हस्ताक्षरों की पहचान करने के लिए गहन शिक्षण और निष्पक्ष स्वचालित उच्च-सामग्री स्क्रीनिंग को एकीकृत करना" नामक एक पेपर में किया। अपनी रिपोर्ट में, टीम ने निष्कर्ष निकाला कि मंच "... एक शक्तिशाली, निष्पक्ष दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो पारंपरिक लक्ष्य और परिकल्पना-संचालित विधियों के साथ अवांछनीय सटीक दवा उम्मीदवारों की खोज की सुविधा प्रदान कर सकता है।"

लेखकों ने उल्लेख किया कि जटिल रोगों के लिए प्रभावी उपचारों की खोज में एक बड़ी चुनौती मजबूत रोग फेनोटाइप को परिभाषित करना है जो उच्च-थ्रूपुट ड्रग स्क्रीनिंग के लिए उपयोगी हैं। "बायोबैंकिंग और प्रेरित प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल (आईपीएससी) मॉडल के माध्यम से रोगी कोशिकाओं की बढ़ती उपलब्धता सेल-आधारित दवा खोज के लिए एक उत्कृष्ट अवसर प्रस्तुत करती है, लेकिन विश्वसनीय दवा लक्ष्यों की अनुपस्थिति में, निष्पक्ष, मात्रात्मक सेलुलर फेनोटाइप की खोज के लिए नए तरीकों की अभी भी आवश्यकता है ।" कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और गहन शिक्षण-आधारित विश्लेषण में उभरती तकनीकें दवा की खोज में तेजी लाने के लिए नए रास्ते प्रदान कर सकती हैं, उन्होंने सुझाव दिया, "दवा-प्रेरित सेलुलर फेनोटाइप को अलग करना, कार्रवाई के तंत्र को स्पष्ट करना, और दवा के पुन: उपयोग में अंतर्दृष्टि प्राप्त करना।"

जांचकर्ताओं ने नोट किया कि पार्किंसंस रोग (पीडी) दूसरी सबसे प्रचलित प्रगतिशील न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी है, और 65 वर्ष से अधिक आयु के 2-3% व्यक्तियों को प्रभावित करती है। जबकि LRRK2, GBA और SNCA सहित कई जीनों में भिन्नताएं PD जोखिम से जुड़ी हुई हैं, 90% से अधिक मामले छिटपुट हैं, और अज्ञात आनुवंशिक और पर्यावरणीय कारकों के कारण होते हैं। और यद्यपि पीडी के अंतर्निहित पैथोलॉजिकल तंत्र को स्पष्ट करने में पर्याप्त प्रगति हुई है, लेखकों ने बताया, "... स्थापित पैथोलॉजिकल मार्गों को लक्षित करने वाले हालिया नैदानिक ​​​​परीक्षणों की विफलता से पता चलता है कि वर्तमान दवा खोज रणनीतियां अपर्याप्त हैं।"

नए रिपोर्ट किए गए दृष्टिकोण ने एनवाईएससीएफ के रोगी कोशिकाओं के विशाल भंडार और अत्याधुनिक रोबोटिक प्रणाली - एनवाईएससीएफ ग्लोबल स्टेम सेल ऐरे® - को 91 पार्किंसंस रोगियों और स्वस्थ नियंत्रणों से लाखों कोशिकाओं की प्रोफाइल छवियों का लाभ उठाया। वैज्ञानिकों ने फाइब्रोब्लास्ट को अलग करने और विस्तारित करने के लिए ऐरे® का उपयोग किया- "एक आसानी से सुलभ सेल प्रकार जो दाता आनुवंशिकी और पर्यावरण जोखिम इतिहास को दर्शाता है," - त्वचा पंच बायोप्सी नमूनों से, सेल पेंटिंग नामक तकनीक का उपयोग करके इन कोशिकाओं के विभिन्न हिस्सों को लेबल करें, और हजारों बनाएं उच्च सामग्री ऑप्टिकल माइक्रोस्कोपी छवियों की। परिणामी छवियों को एक निष्पक्ष, कृत्रिम बुद्धि-संचालित छवि विश्लेषण पाइपलाइन में खिलाया गया था, जो रोगी कोशिकाओं के लिए विशिष्ट छवि सुविधाओं की पहचान करता है जिनका उपयोग उन्हें स्वस्थ नियंत्रण से अलग करने के लिए किया जा सकता है। लेखकों ने आगे बताया, "... हमने स्केलेबल ऑटोमेशन और डीप लर्निंग को मिलाकर एक उच्च-थ्रूपुट और उच्च-सामग्री स्क्रीनिंग प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए सेल्युलर फेनोटाइप्स की निष्पक्ष जनसंख्या-पैमाने पर मॉर्फोलॉजिकल प्रोफाइलिंग की ... हम इमेजनेट पर प्रशिक्षित एक कन्वेन्शनल डीप न्यूरल नेटवर्क से फिक्स्ड वेट का उपयोग करते हैं। रूपात्मक रोग फेनोटाइप का पता लगाने के लिए प्रत्येक छवि और ट्रेन मशीन लर्निंग मॉडल से गहरी एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए। हमारे प्लेटफॉर्म की मजबूती और संवेदनशीलता बैचों और प्लेट लेआउट में उच्च निष्ठा के साथ व्यक्तिगत-विशिष्ट भिन्नता का पता लगाने की अनुमति देती है।"

गूगल रिसर्च के रिसर्च साइंटिस्ट, सह-संबंधित लेखक सैमुअल जे. यांग ने कहा, "ये आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तरीके यह निर्धारित कर सकते हैं कि मरीज की कोशिकाओं में क्या समानता है जो अन्यथा देखने योग्य नहीं है।" "यह भी महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम निष्पक्ष हैं-वे पार्किंसंस रोग के बारे में किसी भी पूर्व ज्ञान या पूर्व धारणा पर भरोसा नहीं करते हैं, इसलिए हम बीमारी के पूरी तरह से नए हस्ताक्षर खोज सकते हैं।"

"रोमांचक रूप से, हम रोगी कोशिकाओं और स्वस्थ नियंत्रणों की छवियों और रोग के विभिन्न उपप्रकारों के बीच अंतर करने में सक्षम थे," अध्ययन पर एनवाईएससीएफ के वरिष्ठ अन्वेषक, पीएचडी, सह-संबंधित लेखक बर्जरकी जोहानसन ने उल्लेख किया। "हम काफी सटीक भविष्यवाणी भी कर सकते हैं कि किस दाता से कोशिकाओं का एक नमूना आया है।" जैसा कि वैज्ञानिकों ने अपने पेपर में बताया, "महत्वपूर्ण रूप से, हमारे निष्पक्ष प्रोफाइलिंग दृष्टिकोण ने सामान्यीकृत पीडी रोग हस्ताक्षरों की भी पहचान की, जिसने हमें स्वस्थ नियंत्रण वाले लोगों से छिटपुट पीडी और एलआरआरके 2 पीडी कोशिकाओं को अलग करने की अनुमति दी।"

टीम द्वारा पहचाने गए पार्किंसंस रोग के हस्ताक्षर अब रोगी कोशिकाओं पर दवा स्क्रीन आयोजित करने के आधार के रूप में उपयोग किए जा सकते हैं, यह पता लगाने के लिए कि कौन सी दवाएं इन सुविधाओं को उलट सकती हैं। शोधकर्ताओं को यह भी उम्मीद है कि मंच कई बीमारियों के लिए नए चिकित्सीय रास्ते खोल सकता है जहां पारंपरिक दवा की खोज असफल रही है। टीम ने कहा, "मानक सेल लेबलिंग और गहन शिक्षण-आधारित छवि विश्लेषण का उपयोग करके पार्किंसंस-विशिष्ट रोग हस्ताक्षरों की पहचान करने की हमारी क्षमता इस मंच की सामान्य क्षमता को सेल प्रकारों की एक विस्तृत विविधता में जटिल रोग फेनोटाइप की पहचान करने के लिए हाइलाइट करती है।"

एनवाईएससीएफ के वरिष्ठ उपाध्यक्ष (डिस्कवरी एंड प्लेटफॉर्म डेवलपमेंट) डेनियल पॉल, पीएचडी ने कहा, "यह इतनी सटीकता और संवेदनशीलता के साथ रोग की विशेषताओं की सफलतापूर्वक पहचान करने वाला पहला उपकरण है।" "रोगी उपसमूहों की पहचान करने की इसकी शक्ति का कई असाध्य रोगों में सटीक दवा और दवा विकास के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं।"

जैसा कि लेखकों ने निष्कर्ष निकाला, "हमारी जानकारी के लिए, यह पहला सफल प्रदर्शन है जिसमें स्वचालित, निष्पक्ष गहन शिक्षण-आधारित फेनोटाइपिक प्रोफाइलिंग पीडी रोगियों (छिटपुट और LRRK2) और स्वस्थ नियंत्रण से प्राथमिक कोशिकाओं के बीच भेदभाव करने में सक्षम है ... का पैमाना यह निष्पक्ष उच्च-सामग्री प्रोफाइलिंग प्रयोग, हमारे ज्ञान के लिए, अभूतपूर्व है: यह वैज्ञानिक समुदाय को अब तक का सबसे बड़ा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सेल पेंटिंग डेटासेट (पिक्सेल गणना के संदर्भ में) 48 टेराबाइट्स आकार में प्रदान करता है।" सेल पेंटिंग डेटासेट https://nyscf.org/nyscf-adpd/ पर शोध समुदाय के लिए उपलब्ध है।