研究人员建立了更好的肺模型

研究人员结合使用多能干细胞(可以产生任何细胞或组织类型的细胞)和机器学习(允许计算机自动学习的人工智能)，改进了它们生成肺细胞的方式。

使用这种技术，细胞可以在实验室中培养并储存一年以上而不会丢失其肺部特征，并用于模拟肺部疾病，从而在未来找到更好的肺部疾病治疗方法。

诱导多能干细胞 (iPS) 来源于成人捐赠的皮肤或血细胞，通过重新激活四个基因，重新编程回胚胎干细胞样状态。iPS 细胞可以分化为体内的任何细胞类型，并且不需要使用胚胎。

基于波士顿大学和波士顿医学中心再生医学中心 (CReM) 之前的工作，CReM 的研究人员与卡内基梅隆大学 (CMU) 的研究人员合作，将成人血液重新编程为 iPS 细胞。然后他们在一个月的时间内用生长因子处理这些干细胞，直到它们变成与成人肺细胞非常相似的细胞。

根据研究人员的说法，通常在进行此类实验时，产生的细胞并不是他们旨在创建的细胞(目标细胞)的纯粹集合，并且它们不会长时间保持目标细胞的特征。

“因此，我们开发了一种技术组合，检查数千个单细胞的基因表达，结合每个细胞的 DNA 条形码和机器学习，以建立动态图像，了解哪些因素有利于我们体内的肺细胞系统。利用这些知识，我们能够改进生成肺细胞的方法，这样我们现在就可以创建更多相关细胞，这些细胞可以在培养皿中保持其细胞特性超过一年，”医学博士 Killian Hurley 解释说。 ，爱尔兰皇家外科医学院研究员，与 CMU 博士后研究员 Jun Ding 博士共同撰写了这项研究。

研究人员认为，这项研究将提高他们在实验室中模拟肺部疾病和治疗疾病的能力，这些疾病包括特发性肺纤维化、慢性阻塞性肺病(COPD)、α-1 抗胰蛋白酶缺乏症和新生儿呼吸窘迫或早发性间质性肺病。

美国和世界各地数以百万计的人患有严重的肺部疾病，而且往往得不到很好的治疗或治愈。其中一些疾病甚至可能需要肺移植，这是一项复杂且高风险的手术，对供体器官的需求总是供不应求。

“我们为这项研究开发的机器学习方法也可以应用于其他组织和器官的研究，”丁说。“我们希望我们新开发的使用患者来源的干细胞产生纯净、无限供应的细胞的技术能够使新的治疗方法或治愈疾病成为可能。这些发展将延长生命并提高这些人的生活质量。”

“了解个体患者肺细胞出了什么问题的关键障碍是我们无法获取这些细胞或在实验室中培养它们。这种方法现在使我们能够从任何个体患者中设计出那些非常挑剔的细胞，并引入酒吧编码到这些细胞中，使我们能够在实验室培养皿中随着时间的推移跟踪和了解每个细胞及其所有后代。结果是取之不尽、用之不竭的新肺细胞来源，可以从任何年龄的任何患者身上制备，”作者 Darrell Kotton，医学博士，David C. Seldin 医学教授兼 CReM 主任，与 CMU 计算机科学 FORE 系统教授 Ziv Bar-Joseph 博士一起领导了这项工作。

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