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研究人员尝试利用人工智能治愈致盲性眼病 期待可开发更精准细胞与基因疗法

2022-05-18 11:13:01来源:cnBeta

研究人员已经确定了构成视网膜组织的细胞之间的明显差异,该组织对人类的视觉感知至关重要。来自美国国家眼科研究所(NEI)的科学家们发现了视网膜色素上皮细胞(RPE)的五个亚群--这是一层滋养和支持视网膜光感受器的组织。研究人员利用人工智能,以单细胞的分辨率分析了RPE的图像,以创建一个参考“地图”,在眼睛内定位每个亚群。关于这项研究的报告于5月6日发表在《美国国家科学院院刊》上。

美国国立卫生研究院NEI主任、医学博士Michael F. Chiang说:“这些结果为了解不同的RPE细胞亚群及其对视网膜疾病的脆弱,以及开发治疗它们的靶向疗法提供了一个前所未有的框架。”

该研究的首席调查员Kapil Bharti博士说:“这些发现将帮助我们为特定的退行眼病开发更精确的细胞和基因疗法。”

当光线照射到眼睛后面的视网膜上的杆状和锥状光感受器时,视觉就开始了。一旦被触发,光感受器通过其他视网膜神经元的复杂网络传递信号,这些神经元在进入其他大脑区域之前会在视神经处汇聚。RPE是一个单层细胞,位于光感受器下方的一个细胞深处。

年龄和疾病可能引发RPE细胞的代谢改变,从而导致光感受器的退化。这些RPE变化对视力的影响因RPE细胞在视网膜内的严重程度和位置不同而有很大差异。例如,迟发视网膜变主要影响周边的视网膜,从而影响周边的视力。老年黄斑变是视觉损失的主要原因,主要损害黄斑中的RPE细胞,而RPE细胞对中央视觉至关重要。

Bharti及其同事试图确定是否存在不同的RPE亚群,这可能解释了视网膜疾病表型的广泛

该团队使用人工智能(AI)来分析RPE细胞的形态,即每个细胞的外部形状和尺寸。他们使用荧光标记的RPE图像对计算机进行了训练,以分析来自九个没有明显眼病史的尸体供体的整个人类RPE单层。

每个RPE细胞的形态特征都被计算出来--均每个捐赠者有大约280万个细胞;总共分析了4760万个细胞。该算法评估了每个细胞的面积、长宽比(宽度与高度)、六边形和相邻单元的数量。以前的研究表明,RPE的功能与细胞连接的紧密程度有关;越是拥挤,越能表明细胞的健康。

他们根据形态测量确定了五种独特的RPE细胞亚群,分类为P1-P5,并将它们分组在眼窝周围的同心环中,眼窝是黄斑的中心,也是视网膜上最感光的区域。与周边的RPE相比,眼窝的RPE是完美的六边形,位置更紧凑,相邻的细胞数量更多。

出乎意料的是,他们发现周边视网膜含有一圈RPE细胞(P4),其细胞面积与黄斑内及周边的RPE非常相似。

“P4亚群的存在突出了视网膜周边的多样,表明RPE之间可能存在我们目前没有意识到的功能差异,”该研究的第一作者,NEI眼部和干细胞转化研究科的研究员Davide Ortolan博士说。“未来的研究需要帮助我们了解这个亚群的作用。”

接下来,他们分析了患有老年黄斑变(AMD)的尸体上的RPE。由于疾病的损害,眼窝(P1)的RPE往往不存在,而P2-P5亚群的细胞之间的差异没有统计学意义。总的来说,相对于未受AMD影响的RPE细胞,AMD RPE亚群趋向于拉长。

为了进一步测试不同的视网膜变影响特定的RPE亚群的假设,他们分析了受脉络膜血症、L-ORD或没有确定分子原因的视网膜变影响的患者的超宽视野眼底自发荧光图像。虽然这些研究是在一个时间点上进行的,但它们仍然表明,不同的RPE亚群容易受到不同类型的视网膜退行疾病的影响。

Ortolan说:“总的来说,这些结果表明,人工智能可以在明显的退化发展之前检测到RPE细胞形态的变化。”

与年龄有关的形态学变化也可能在一些RPE亚群中出现,然后才在其他亚群中检测到。这些发现将有助于为未来使用无创成像技术的研究提供信息,例如自适应光学技术,它能以前所未有的细节解决视网膜细胞的问题,并有可能被用来预测在世病人的RPE健康变化。

关键词: 人工智能 致盲性眼病 基因疗法 视网膜感受器

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