Der heilige Gral des medizinischen Fortschritts besteht darin, Organe aus den eigenen Zellen zu schaffen. Aber dazu müssen sich die Forscher organisieren. Stammzellen in vorhersehbare Muster, was ein ziemlicher Kampf war.
3D-Druck ist ein Ansatz, mit dem Forscher Organe in den gewünschten Formen erstellen. Ein weiterer neuer Ansatz basiert auf Computermodellen und kann möglicherweise nur die Herausforderungen der Vergangenheit bewältigen.
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Maschinelles Lernen kann helfen, Organe außerhalb der Petrischale zu züchten
Wissenschaftler der Gladstone Institute und der Boston University erstellen ein Rechenmodell, um Stammzellen dazu zu bringen, sich in die gewünschten Formen zu formen. Die Technik könnte eines Tages zur Herstellung von Organen verwendet werden. Ihre Arbeit wurde in einer Zeitschrift veröffentlicht. Zellensysteme .
Forscher auf der ganzen Welt haben induzierte pluripotente Stammzellen oder IPS verwendet, die den Stammzellen eines Embryos ähnlich sind, um Organe in Petrischalen zu entwickeln. Diese Stängel können geformt und geformt werden, um Herzen und sogar Gehirne zu werdenwerden bereits bei Transplantationen und zur Modellierung von Krankheiten eingesetzt. Sie sind jedoch nicht gleichbedeutend mit der Schaffung eines dreidimensionalen und funktionierenden Organs.
"Trotz der Bedeutung der Organisation für funktionierende Gewebe hatten wir als Wissenschaftler Schwierigkeiten, Gewebe in einer Schale mit Stammzellen herzustellen" sagte Ashley Libby, Absolventin des UC San Francisco Developmental & Stem Cell Biology Program und Co-Erstautorin des neuen Papiers, arbeitete an dem Projekt mit David Joy, einem Doktoranden des gemeinsamen Graduate Program in Bioengineering der UCBerkeley und UC San Francisco BioE: "Anstelle eines organisierten Gewebes erhalten wir oft eine unorganisierte Mischung verschiedener Zelltypen."
Forscher verlassen sich auf das CRISPR / Cas9-Gen-Editing-System
Das hat Forscher dazu gebracht, sich zu fragen, ob sie das vorhersagen könnten genaue Anordnung von Zellen, die ihr Verständnis anwenden, dass das Blockieren der Expression von zwei verschiedenen Genen das Layout von iPS-Zellen in einer Petrischale verändert. Das Testen jeder Kombination würde jedoch zu viel Zeit in Anspruch nehmen, sodass die Forscher gemeinsam mit Belta Lab ein Berechnungsmodell erstellten.
Die Forscher verwendeten a CRISPR / Cas9-Gen-Editing-System und verschiedene Experimente durchgeführt. Die Daten wurden dann in ein maschinelles Lernprogramm eingegeben, um Muster innerhalb der Daten zu lokalisieren.
"Die Stärke dieses Modells besteht darin, dass es Tausende von Datenpunkten erzeugen kann, die Dinge simulieren, deren Ausführung in einem Labor Monate dauern könnte", sagte Libby. Die Simulationen spucken eine Reihe von Bedingungen aus, die zur Anordnung führen könntenvon Zellen, die sie wünschten. Nach dem Testen der Anordnungen stellten sie fest, dass das maschinelle Lernsystem korrekt war.
"Ich war einfach überwältigt, als ich die Ergebnisse zum ersten Mal sah", sagte Dr. Bruce Conklin, ein leitender Forscher aus Gladstone, der auch an der neuen Studie arbeitete. "Die Modellierung des Zellverhaltens ist der Heilige Gral der Biologie, und dieses Papier ist wichtigSchritt vorwärts dabei. "