新研究利用机器学习和成像技术对干细胞行为提供了前所未有的洞察，这可能为未来的救命疗法提供助力。干细胞就像人体的应急工具包。它们具有形成其他特殊细胞(从免疫系统到脑细胞)的独特能力。它们可以无限分裂和再生，以根据指令修复和补充我们的系统。
在实验室中培养干细胞并将其培养成我们需要的任何类型的细胞的能力是医学界的圣杯。例如，这种能力可以让临床医生创造无穷无尽的新细胞来修复受损的组织和器官。然而，要发掘这个圣杯，我们需要全面了解干细胞如何复制并转变为不同类型的细胞。
南加州大学AlfredE.Mann生物医学工程系的最新研究让我们距离揭开这些基本细胞的奥秘又近了一步。生物医学工程副教授KeyueShen及其团队利用机器学习开发了一种非侵入式系统，该系统提供了有关干细胞如何增殖并再生为特化细胞的未知见解。该研究已发表在《科学进展》上。
沈说，干细胞的行为仍然相当神秘，了解它们如何分裂和变化的过程往往是侵入性的，需要在实验室中提取干细胞并最终销毁。
这项新研究研究了造血干细胞，这些干细胞生活在我们的骨髓中，并产生血液中的所有细胞，例如红细胞和免疫细胞。沈说，干细胞需要对称分裂以扩大其种群，不对称分裂以自我更新，同时产生新的不同细胞类型(例如红细胞或白细胞)。
研究团队利用成像技术测量单个造血干细胞对称和不对称地进行代谢分裂(M)。图片/周浩和沈克悦
通过研究团队的成像技术测量的单个造血干细胞以对称和不对称的方式进行代谢(M)分裂。图片来源：HoaZhou和KeyueShen
“在骨髓移植方面，我们希望干细胞能够对称分裂，以便产生尽可能多的干细胞，以便我们能够将它们用于不同的患者。但目前，血液干细胞无法在临床上体外扩增，”沈说。“如果我们能够做到这一点——为骨髓移植制造大量造血干细胞——这将为很多患者解决一个非常大的问题。”
沈教授的团队利用一种称为荧光寿命成像显微镜的实时成像技术观察了干细胞的代谢行为——它如何将葡萄糖分解成能量。
干细胞会产生自己的荧光物质(称为自发荧光)，从而使成像能够追踪细胞的新陈代谢。这种新陈代谢与细胞的功能和转变方式密切相关。
“例如，NADH就是其中一种自发荧光的分子，当它们与代谢酶结合时，它们也会显示出我们可以测量的不同荧光特性。因此，通过这种方式，我们可以在不杀死细胞的情况下非侵入性地测量它们，”Shen说道。
沈教授和他的团队使用小鼠模型，获取这些信息并从干细胞图像中提取荧光特征，从每个干细胞中开发出一个包含205个代谢光学生物标志物特征的库，其中56个与造血干细胞的分化有关。
机器学习方法使团队能够创建干细胞与非干细胞的聚类图，并跟踪它们随时间的变化和分化。该方法会分配一个分数，以确定子细胞是否可能是干细胞，或者干细胞是否不对称或对称分裂。
“这非常令人兴奋，因为我们并没有杀死细胞。我们只是拍摄细胞的图像，然后提取这些特征。这可以为我们提供很多有关它们的信息。”
该团队实时了解干细胞代谢状态的方法将提供进一步的基础知识，有助于药物发现和尖端干细胞治疗，以及可生长和替换人体细胞、组织和器官的再生医学治疗。
“如今还有其他应用，例如细胞疗法。人们一直在尝试制造T细胞、巨噬细胞和其他类型的细胞，这些细胞在不同疾病背景下具有各自的特定用途，”Shen说。“对于干细胞研究者来说，这是一项令人兴奋的技术，因为我们允许他们实时观察干细胞状态，然后随着时间的推移跟踪每个细胞，而这在目前是不可能的。”