İnsanların ve diğer canlı organizmaların tek bir hücreden gelişip büyüyebilmesi, embriyonik gelişim adı verilen bir sürece dayanır. Sağlıklı dokuların oluşabilmesi için embriyodaki hücrelerin doğru zamanda doğru yerde doğru şekilde organize olmaları gerekir. Bu süreç doğru işlemediğinde; doğum kusurları, bozulmuş doku rejenerasyonu veya kanserle sonuçlanabilir. Tüm bunlar, farklı hücre tiplerinin karmaşık bir doku mimarisinde nasıl organize olduğunu anlamayı gelişimsel biyolojideki en temel sorulardan biri haline getirmektedir.
Araştırmacılar süreci tam olarak anlamaktan hala biraz uzak olsalar da, Brown Üniversitesinden bir grup bilim insanı son birkaç yılını bu alana biraz daha yaklaşılmasına yardımcı olmak için harcadı. Sırları ne mi? Matematiğin topoloji adı verilen bir dalı.
Brown’da biyomedikal mühendisleri ve uygulamalı matematikçilerden oluşan araştırma ekibi, bu hücrelerin kendilerini doku benzeri mimariler halinde nasıl organize ettiklerini incelemek için embriyolardaki şekilleri ve uzamsal desenleri profilleyen hesaplamalı topolojiyi kullanan bir makine öğrenimi algoritması oluşturdu. Yeni bir çalışmada, bu sistemi bir sonraki seviyeye taşıyarak, birden fazla hücre türünün kendilerini nasıl bir araya getirdiğini incelemek için bir yol açıyorlar.
Çalışma Systems Biology and Applications dergisinde yayımlandı.
Brown Mühendislik Fakültesinde Doçent olan ve algoritmanın geliştirilmesine yardımcı olan Ian Y. Wong, “Dokularda, bir hücrenin aynı hücre tipine nasıl yapıştığı ile farklı bir hücre tipine nasıl yapıştığı arasında farklılıklar olabilir” dedi. “Bu hücrelerin, genellikle mekânsal olarak farklı bölgelere ayrılmış olan belirli bir doku içinde tam olarak nereye gideceklerini nasıl bildiklerine dair ilginç bir soru var.”
Örneğin bir hayvan embriyosunda en dıştaki hücre tabakası deriyi, orta tabaka kas ve kemiği, en içteki tabaka ise karaciğer veya akciğerleri oluşturur. Her katmandaki hücreler tercihen birbirlerine yapışarak vücudun diğer kısımlarını oluşturacak diğer katmanlardaki hücrelerden ayrılırlar.
1970’lerde bilim insanları kurbağa embriyolarındaki hücrelerin nazikçe birbirinden ayrılabildiğini ve tekrar bir araya getirildiklerinde kendiliğinden ilk organizasyonlarına göre yeniden düzenlendiklerini keşfettiler. Bunun nedeni, hücrelerin birbirlerine karşı farklı yakınlıklara sahip olmaları ve bir araya gelip kümelendikçe belirli topolojik bağlantı ve döngü modellerinin korunmasıdır.
Yale Üniversitesi’nde Post-doktora araştırmacı olarak çalışan Dhananjay Bhaskar, “Dokuların bu uzamsal düzenlemeleri bağlamında, orada olanlardan ve aynı zamanda orada olmayanlardan çok şey öğrenebilirsiniz” dedi.
Brown araştırmacıları 2021’de, yaklaşımlarının farklı uzamsal konfigürasyonlarda organize olan bir hücre tipinin topolojik özelliklerini nasıl profilleyebileceğini ve bunun üzerine tahminler yapabileceğini gösterdi.
Orijinal sistemin sıkıntısı, yavaş ve yoğun bir emek süreci olmasıydı. Algoritma, topolojik olarak ne kadar farklı veya benzer olduklarını belirlemek için bu topolojik özellikleri tek tek diğer hücre konumlarıyla karşılaştırdı. Bu süreç birkaç saat sürüyordu ve esasen algoritmayı, hücrelerin kendilerini nasıl bir araya getirdiklerini anlamadaki tam potansiyelinden ve koşullar değiştiğinde neler olduğunu kolayca ve doğru bir şekilde karşılaştırabilmesinden alıkoyuyordu.
Yeni çalışmada, araştırma ekibi bu sınırlamayı persistans görüntüleri olarak adlandırılan görüntülerle ele almaya başlıyor. Bu görüntüler, topolojik özellikleri temsil etmek için standartlaştırılmış resim benzeri bir formattır ve hücre konumlarının büyük veri kümeleri arasında hızlı karşılaştırma yapılmasını sağlar.
Daha sonra bu görüntüleri, verilerin temel topolojik özelliklerini yakalayan “dijital parmak izleri” oluşturmak üzere diğer algoritmaları eğitmek için kullandılar. Bu da hesaplama süresini saatlerden saniyelere indirerek araştırmacıların binlerce hücre organizasyonu simülasyonunu, insan girdisi olmadan benzer kalıplarda sınıflandırmak için parmak izlerini kullanarak karşılaştırmalarını sağlıyor.
Araştırmacılar, hedefin geriye doğru çalışmak ve farklı hücre tiplerinin nihai modele göre kendilerini nasıl düzenlediklerini açıklayan kuralları ortaya çıkarmak olduğunu söylüyorlar. Örneğin, bazı hücrelerin nasıl daha yapışkan ya da daha az yapışkan olduğu ile uğraşırlarsa, araştırmacılar doku mimarisinde dramatik değişikliklerin nasıl ve ne zaman meydana geldiğini belirleyebilirler.
Bu yaklaşım, gelişim süreci rayından çıktığında ne olduğunu anlamak ve farklı ilaçların hücre migrasyonunu ve adezyonunu nasıl değiştirebileceğini test eden laboratuvar deneyleri için uygulanma potansiyeline sahiptir.
Bhaskar, “Belirli bir örüntü görebiliyorsanız, algoritmamızı bu örüntünün neden ortaya çıktığını söylemek için kullanabiliriz” dedi. “Bir bakıma, hücrelerin kendilerini bir araya getirmeleri söz konusu olduğunda bize oyunun kurallarını söylüyor.”[1]Using topology, researchers advance understanding of how cells organize themselves[2]Öne çıkan görsel
[cite]
Kaynaklar ve İleri Okuma
| ↑1 | Using topology, researchers advance understanding of how cells organize themselves |
|---|---|
| ↑2 | Öne çıkan görsel |
