Zamislite da napravite kameru za nadzor saobraćaja koja bi mogla da otkrije ćelije koje stvaraju probleme kako se kreću u vašem mozgu pre nego što njihova ćelijska banda počini „zločine“. Ono što je najvažnije, ova kamera bi mogla da uhvati neke od najvećih štetočina – ćelije raka.
Ova „nadzorna kamera“ više nije plod mašte. Duž najvećeg super-puta nervnih vlakana u mozgu koji povezuje desnu i levu hemisferu mozga — corpus callosum — putuju ćelije koje čine jedan od najsmrtonosnijih karcinoma mozga, glioblastoma.
Sada su naučnici pretvorili ovaj ćelijski detektor u stvarnost, uvodeći veštačku inteligenciju u najsavremeniji mikroskop. Oni sada mogu da vizuelizuju i prate specifične ćelije sa jasnoćom bez presedana u dubokom moždanom tkivu, uključujući i duž ovog super-puta.
U nedavnom zajedničkom poduhvatu između EMBL-a i Univerziteta Hajdelberg, naučnici koriste ovu novu tehnologiju za praćenje ćelija tumora glioblastoma kako bi bolje razumeli ovaj smrtonosni rak i eventualno ga ranije otkrili, što bi potencijalno moglo dovesti do boljih dijagnostičkih alata u budućnosti.
2021. istraživači EMBL-a—sa saradnicima iz Nemačke, Austrije, Argentine, Kine, Francuske, Sjedinjenih Država, Indije i Jordana—razvili su novu tehniku mikroskopije. Vođa EMBL grupe Robert Prevedel i njegova istraživačka grupa radili su sa ovim različitim saradnicima kako bi odgovorili na neke od izazova sa kojima se neuronaučnici suočavaju u proučavanju dubokih regiona mozga.
Ranije je difuzno moždano tkivo predstavljalo problem naučnicima kada su pokušavali da posmatraju neurone i glijalne ćelije poznate kao astrociti i proučavaju kako komuniciraju duboko u korteksu. Takođe je otežalo vizualizaciju neuronskih ćelija u hipokampusu, drugom dubokom regionu mozga odgovornom za prostorno pamćenje i navigaciju.
Naučnici su svoj novi pristup zasnovali na najsavremenijim metodama mikroskopije koje bi mogle da obezbede širi i jasniji otvor blende za gledanje, istovremeno prilagođavajući se izobličenju koje nastaje kada se svetlosni talasi raspršuju u dubokom moždanom tkivu. Predvideli su mnoge moguće buduće primene u istraživanju mozga.
Sada, u studiji objavljenoj u časopisu Nature Communications, Prevedel se udružio sa neuronaučnicima, neuroonkolozima i stručnjacima za veštačku inteligenciju kako bi ovaj mikroskop podigao na viši nivo. Rezultat je mikroskop koji može posmatrati žive neurone – i druge vrste moždanih ćelija – duboko u mozgu tokom dužeg vremenskog perioda.
„Sada smo otišli od snimanja snimaka ćelija u mozgu miša do zumiranja određenih ćelija i mogućnosti da ih pratimo mnogo sati ili čak dana“, rekao je Prevedel. „Takođe, uključivanje prilagođenih pristupa AI nam je omogućilo da razlikujemo različite delove mikrookruženja ćelija, što je takođe veoma važno za razumevanje njihovog ponašanja u kontekstu.
Varun Venkataramani na Klinici za neurologiju Univerzitetske bolnice u Hajdelbergu je 2021. sa velikim interesovanjem čitao o ovom novom pristupu mikroskopiji dubokog tkiva. Njegovo istraživanje se fokusira na tumore ljudskog mozga – posebno na glioblastome, koji su rasprostranjeni, brzo rastući tumori koji se ne mogu rešiti.
Venkataramani je sve više učio o neuronskim mehanizmima koji određuju kako tumori nastaju, napreduju i na kraju reaguju na lečenje ili se opiru. Međutim, njegov mikroskopski pristup u to vreme ograničio je dubinu snimanja, ograničavajući ih uglavnom na sivu materiju mozga.
„Rad Robertove grupe iz 2021. uveo je tehniku mikroskopije dubokog tkiva za koju sam verovao da može da proširi naše mogućnosti snimanja na belu materiju corpus callosum“, rekao je Venkataramani. Bela materija igra ulogu u komunikaciji između različitih oblasti sive materije mozga i ostatka tela.
„Ovo bi potencijalno moglo otkriti nove biološke procese i ponuditi uvid u ponašanje ovih tumora u kritičnoj, ali nedovoljno proučavanoj niši“, dodao je on.
Glioblastomi su prvenstveno bolest bele materije. Nova napredna tehnika snimanja omogućila je Venkataramanijevom timu da posmatra ove tumorske ćelije u njihovom mikrookruženju u beloj materiji.
Ova sposobnost je bila ključna za razumevanje kako tumorske ćelije napadaju gusto mijelinizovane (izolovane) vlaknaste „trake“ superautoputa corpus callosum, a zatim se prilagođavaju i šire po mozgu. Ovaj proces je takođe povezan sa smrtonosnom invazijom glioblastoma na kritične strukture mozga.
„Bilo je fascinantno posmatrati invaziju tumorskih ćelija u corpus callosum u realnom vremenu“, rekao je Mark Šubert, jedan od vodećih autora studije i student medicine na Univerzitetu u Hajdelbergu.
„U ovom trenutku, mislim da je najvažniji aspekt ovog fundamentalnog istraživanja to što nam omogućava da po prvi put istražimo ove tumore u njihovoj najrelevantnijoj niši mikrookruženja“, rekao je Venkataramani.
„Ovi nalazi takođe pomažu da se objasne trenutni izazovi u otkrivanju ćelija glioblastoma na infiltrativnim ivicama tumora korišćenjem konvencionalnih MRI tehnika, koje su standard u kliničkom slikanju.
„Kao neuronaučnik, neurolog i neuroonkolog, vidim potencijal ove tehnologije da premosti jaz između laboratorijskog istraživanja i kliničke primene, poboljšavajući kako bismo mogli da dijagnostikujemo i potencijalno lečimo tumore mozga.
Važna karakteristika ove najnovije saradnje bila je da su istraživači ugradili element veštačke inteligencije.
„Sa tačke gledišta tehničkog razvoja, metode zasnovane na veštačkoj inteligenciji pomogle su da se ‘denoise’ naše slike, tako da je kontrast sada mnogo jasniji“, rekao je Prevedel. „AI može da razlikuje različite strukture unutar bele materije, poput mijelinizovanih vlakana i krvnih sudova, što je važno iz različitih razloga. AI je zaista bila instrumentalna u unapređenju nivoa ovog mikroskopa, tako da može da odgovori na ova hitna medicinska pitanja.“
Istraživačka grupa Anne Kreshuk u EMBL Heidelberg pružila je ovu ekspertizu AI. Krešukova grupa je doprinela prilagođenom toku rada koji je pomogao da se razlikuju signali krvnih sudova od onih mijelinizovanih nervnih vlakana, razjašnjavajući mikrookruženje tumorskih ćelija.
Shodno tome, istraživači bi mogli da identifikuju potencijalni mikroskopski biomarker za snimanje povezan sa strukturnim svojstvima mikrookruženja bele materije. Ovaj inovativni tok posla postavlja scenu za potencijalno identifikaciju obrazaca slikanja za glioblastome, tako da se tumori mogu otkriti ranije nego što jesu trenutno.
„Radujemo se daljem prilagođavanju ovog novog pristupa prema klinički praktičnijim potrebama u budućnosti kako bismo maksimizirali njegov potencijal“, rekla je Stella Soika, jedan od vodećih autora rada i medicinski specijalizant na Odeljenju za neurologiju na Univerzitetskoj klinici u Hajdelbergu.
„Obećava, ali je prerano da se to klinički primeni bez daljeg razvoja“, rekao je Venkataramani, objašnjavajući da će sledeći koraci integrisati dalje napredne modalitete snimanja, što može pomoći u izgradnji praktičnih alata za standardne kliničke postavke.
„Optimisti smo, posebno zbog snažne interdisciplinarne podrške mreže Heidelberg-Mannheim Life Science Alliance, koja podstiče saradnju u pretkliničkim i kliničkim disciplinama“, rekao je on. „Ova sinergija je ključna za donošenje ovih laboratorijskih uvida u kliničku praksu u doglednoj budućnosti.“
