Das Tool ChromAgeNet entschlüsselt die dreidimensionale Struktur des Erbguts und trennt so junge von alten Blutstammzellen. Der Befund eröffnet neue Wege zur zellulären Verjüngung.
Das Altern schwächt nach und nach die Fähigkeit des Körpers zur Regeneration und trifft die Produktion von Blutzellen besonders hart. In diesem Wettlauf gegen die biologische Uhr ist die Analyse der Veränderungen in den Blutstammzellen zentral, um Wege für Eingriffe zu öffnen, die ihren Abbau bremsen und ihre ursprüngliche Funktion zurückbringen.
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Ein Forschungsteam in Barcelona hat ChromAgeNet entwickelt, ein KI-Werkzeug, das das Altern von Blutstammzellen erkennt, indem es die dreidimensionale Struktur ihrer DNA analysiert.
Die in der Fachzeitschrift „Aging Cell“ veröffentlichte Studie, geleitet von den Ärztinnen Maria Carolina Florian (IDIBELL) und Paula Petrone (BSC-CNS/ISGlobal), zeigt, dass die Organisation der Chromatin genügend Informationen enthält, um Zellen von jungen und gealterten Mäusen zu unterscheiden.
Biomedizin trifft Supercomputing
Für das Training des Modells setzten die Forscherinnen sogenannte konvolutionale neuronale Netze auf 3D-Bilder von Zellkernen hämatopoetischer Mäusestammzellen (Quelle auf Spanisch) an. ChromAgeNet nutzt neuronale Netze, um Alterungsprozesse der DNA zu entschlüsseln. Die KI erkennt feinste strukturelle Veränderungen, die dem menschlichen Auge entgehen.
Ein zentrales Bedenken beim Einsatz von neuronalen Netzwerken in der Biomedizin ist, dass oft unklar bleibt, worauf ihre Entscheidungen beruhen. ChromAgeNet überwindet diese Hürde, indem es als erklärbare KI (XAI) konzipiert ist.
Das Werkzeug ordnete im Mittel rund 68 Prozent der Zellen korrekt jungen oder gealterten Mäusen zu, und zwar anhand von Bildern, die mit DAPI gewonnen wurden, einer Standardfärbung mit geringem Kostenaufwand.
Zudem sticht ChromAgeNet als erklärbare KI hervor. Forschende können nachvollziehen, welche Bildeigenschaften zu den Vorhersagen beitragen. Die Analysen verweisen unter anderem auf Veränderungen an der Peripherie des Zellkerns, die mit dem Altern verbunden sind.
Die Auswertungen zeigen: In den Randbereichen des Zellkerns junger Zellen ist die Chromatin dicht und geordnet, in gealterten Zellen dagegen stärker verstreut. Als Proof of Concept untersucht das Werkzeug, wie bestimmte epigenetische Medikamente (Quelle auf Spanisch) Veränderungen in der Chromatinorganisation erzeugen, die Mustern in jungen Zellen ähneln. Das unterstreicht das Potenzial der Methode für das Screening von Behandlungen, die Blutgewebe regenerieren und das Immunsystem stärken könnten. Der Code und die Bilddatenbank stehen der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft bereits zur Verfügung.
Zusammenarbeit mit KI-Forschungsteams
Zu den möglichen praktischen Anwendungen dieser Arbeit erklärt die Hauptautorin Maria Carolina Florian, Forschungsleiterin am Institut für Biomedizinische Forschung von Bellvitge (IDIBELL), gegenüber „Euronews“: „Derzeit haben wir ein Werkzeug entwickelt, das als Proof-of-Concept mit hämatopoetischen Stammzellen der Maus funktioniert. Nun arbeiten wir daran, es zu optimieren und auf menschliche Stammzellen zu übertragen, in der Hoffnung, damit neue Medikamente zu testen, die auf die Architektur des Zellkerns wirken und gealterte Stammzellen verjüngen könnten.“
Gegenüber „Euronews“ ergänzt Maria Carolina Florian, dass diese Forschung „durch die Erfahrung von Paula Petrone (BSC und ISGlobal) den idealen Boden gefunden hat, um zu einem realen Werkzeug zu werden. Wir planen, es weiterzuentwickeln und für die Anwendung an menschlichen Stammzellen zu erweitern. Außerdem beantragen wir zusätzliche Fördermittel von der EU und suchen den Austausch mit anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in Europa, die an der praktischen Nutzung unserer Ergebnisse interessiert sind.“
Paula Petrone hält fest, dass diese Forschung „zeigt, wie ein Deep-Learning-Algorithmus zwischen jungen und gealterten Stammzellen unterscheiden kann, indem er Bilder von Zellkernen analysiert, die mit dem kostengünstigen Farbstoff DAPI angefärbt wurden.“
3D-Karten und Open Source zur Verjüngung der Zellarchitektur
Die innere „Karte“ des Zellkerns zeigt eine klare Signatur: In jungen Zellen lagert die Chromatin kompakt an den Rändern, im Alter gerät diese Architektur aus der Ordnung. Das Erkennen solcher Muster könnte helfen, das Nachlassen der Blutstammzellen zu untersuchen und Strategien zu bewerten, mit denen sich das hämatopoetische Gewebe regenerieren und den gesamten Organismus beeinflussen lässt.
Um das praktische Potenzial des Algorithmus zu zeigen, entwarf das Team einen Proof-of-Concept: Es setzte das Werkzeug auf gealterte Zellen an, die verschiedenen epigenetischen Medikamenten ausgesetzt waren. Das Ziel: zu prüfen, ob diese Moleküle Veränderungen in der Chromatinorganisation hervorrufen, die einem jüngeren Zustand entsprechen.
Um neue Entdeckungen zu beschleunigen, hat das Team den Code der Methode und eine öffentliche Datenbank mit 3D-Bildern von Stammzellen freigegeben – mit dem klaren Ziel, Medikamente zu finden, die das Immunsystem stärken und die Lebensqualität im Alter verbessern.
Zahlreiche internationale Studien belegen die Schlüsselrolle des Immunsystems für das Altern, wie Maria Carolina Florian betont: „In unserem Labor haben wir gezeigt, dass gealterte hämatopoetische Stammzellen stimuliert und verjüngt werden können, um nicht nur die Funktion des Immunsystems zu verbessern, sondern auch Lebenserwartung und Gesundheit des Organismus insgesamt.“
Langfristige Hoffnung, aktuelle Vorsicht: Forschung hinter ChromAgeNet mahnt zur Zurückhaltung
Das neue Werkzeug ChromAgeNet soll helfen, die grundlegenden molekularen Mechanismen zu verstehen, die an der Alterung hämatopoetischer Stammzellen beteiligt sind und als Ziel künftiger Therapien zur Verjüngung dienen könnten. „Wir hoffen, unser Wissen zu erweitern, unsere Ergebnisse zu festigen und neue Werkzeuge und Medikamente zu identifizieren, um die Funktion gealterter hämatopoetischer Stammzellen zu verbessern“, schließt Florian.
„In Zukunft könnte diese Technik für das Screening neuer Medikamente mit verjüngendem Potenzial eingesetzt werden. Behandelt man gealterte Zellen mit verschiedenen Wirkstoffkandidaten, könnte die KI durch die Analyse der Bilder jene Mittel identifizieren, die Veränderungen hervorrufen, die einem jüngeren Zustand entsprechen“, erklärt Paula Petrone gegenüber „Euronews“.
Für die Forscherin Petrone ist „die bloße Verlängerung der Lebenserwartung weniger wichtig als die Verlängerung der gesunden Lebenszeit. Die Entdeckung neuer Medikamente mit verjüngendem Potenzial könnte etwa helfen, das Altern des Immunsystems zu verbessern und so ein gesünderes Altern zu ermöglichen.“
Gegenüber „Euronews“ mahnt die Forscherin jedoch zur Vorsicht: „Wir müssen sehr behutsam sein, um unsere Ergebnisse nicht zu überschätzen. Solche neuen Technologien brauchen Jahre, bis sie entwickelt, validiert und schließlich in der Klinik ankommen. Unsere Forschung trägt nur ein kleines Stück zum Verständnis des Alterns und zur Suche nach Strategien für ein gesundes Altern bei.“