Neue Einblicke in das Verhalten von Krebszellen

Tumoren entstehen aus Gruppen von Zellen, die oft unterschiedliche Eigenschaften haben. Diese Unterschiede können durch genetische Veränderungen oder Umweltfaktoren verursacht werden. Die Betrachtung von Krebs als lebendiges System hat zu neuen Behandlungsideen geführt, die darauf abzielen, den Tumor zu managen, anstatt ihn komplett zu zerstören. Dieser Ansatz erkennt an, dass Tumoren verschiedene Zelltypen enthalten können, die unterschiedlich auf Behandlungen wie Chemotherapie reagieren.

#Die Herausforderung mit aktuellen Behandlungen

Chemotherapie kann viele Krebszellen abtöten, aber einige könnten überleben und wieder wachsen. Das liegt daran, dass Tumoren nicht alle gleich sind; sie können verschiedene Unterpopulationen von Zellen enthalten, die sich unterschiedlich verhalten. Traditionelle Methoden, um diese Zellen zu studieren, verwenden oft zerstörerische Techniken, die nur einen Moment in der Zeit einfangen, wodurch Wissenschaftler nicht sehen können, wie sich diese Zellen im Laufe der Zeit in Reaktion auf Behandlungen verändern.

Um besser zu verstehen, wie verschiedene Zelltypen auf Behandlungen reagieren, suchen Forscher nach Möglichkeiten, lebende Zellen zu studieren, ohne sie zu schädigen. Eine vielversprechende Methode kombiniert Bildanalyse mit maschinellem Lernen, um Veränderungen in den Zellmerkmalen nur anhand ihres Aussehens zu erkennen.

#Maschinelles Lernen und Zellanalyse

Jüngste Fortschritte im maschinellen Lernen haben gezeigt, dass wir Zellformen analysieren können, um ihren Zustand zu bestimmen. Zum Beispiel können wir sehen, ob Zellen anfangen, sich auszubreiten oder ob sie sich in Reaktion auf die Behandlung verändert haben. Mit Deep Learning-Techniken war es möglich, wichtige Merkmale der Zellen aus einfachen Bildern zu identifizieren. Durch die Nutzung dieser Methoden wollen Wissenschaftler herausfinden, ob subtile Unterschiede im Zellenaussehen unterschiedliche RNA-Expressionsmuster anzeigen können.

In dieser Forschung testeten Wissenschaftler eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz, bekannt als Convolutional Neural Network (CNN), um zu sehen, ob es zwischen verschiedenen Populationen von Krebszellen in drei verschiedenen Situationen unterscheiden kann.

#Versuchsaufbau

In der ersten Situation behandelten die Wissenschaftler eine Population von MDA-MB-231 Zellen mit Doxorubicin, einem Chemotherapeutikum, und verglichen sie mit unbehandelten gesunden Zellen. In der zweiten Situation isolierten sie zwei verschiedene Zelltypen innerhalb der MDA-MB-231 Linie, die eine unterschiedliche RNA-Expression zeigten. In der dritten Situation schauten sie sich die MDA-MB-436 Zelllinie an, um ähnliche Unterschiede zu finden.

Sie machten Bilder mit 20-facher Vergrösserung mithilfe von Phasenkontrast- und Fluoreszenzmikroskopie. Die Bilder wurden verarbeitet, um einzelne Zellen zu segmentieren, und ein CNN wurde trainiert, um diese verschiedenen Zellgruppen nur anhand ihres Aussehens zu unterscheiden.

#Ergebnisse der Chemotherapiebehandlung

Um zu sehen, wie die Chemotherapie das Zellenaussehen beeinträchtigte, zählten und bildeten die Forscher MDA-MB-231 Zellen sowohl vor als auch nach der Behandlung mit Doxorubicin. Nach der Behandlung analysierten sie RNA von sowohl behandelten als auch unbehandelten Zellen. Diese Analyse zeigte bemerkenswerte Unterschiede in der Genexpression zwischen den beiden Gruppen.

Anschliessend kultivierten sie sowohl behandelte als auch unbehandelte Zellen in 96-Well-Platten und machten alle vier Stunden Bilder von den Zellen. Nachdem sie tausende von Bildern gesammelt hatten, verwendeten sie ein spezielles Segmentierungsnetzwerk, um individuelle Zellen zu identifizieren. Dann wurde ein vortrainiertes CNN verwendet, um Zellen basierend auf ihrem Behandlungsstatus zu klassifizieren, was eine hohe Genauigkeit erzielte.

#Identifizierung von Subpopulationen in MDA-MB-231 Zellen

Die Forscher schauten sich weiterhin die unbehandelten MDA-MB-231 Zellen genau an, um zu bestimmen, ob sie zwei unterschiedliche Subpopulationen identifizieren konnten. Mithilfe fortschrittlicher Clustering-Methoden klassifizierten sie diese Subpopulationen basierend auf ihrer RNA-Expression. Sie bestätigten, dass eine Gruppe niedrige Mengen eines Proteins namens ESAM hatte, während die andere hohe Mengen aufwies.

Um ihre Ergebnisse zu verifizieren, erstellten sie fluoreszenzmarkierte Versionen dieser beiden Subpopulationen und bildeten sie dann zusammen in einem 50/50-Mix ab. Dadurch konnten die Wissenschaftler sehen, ob das CNN die unterschiedlichen Zelltypen erfolgreich anhand ihres Aussehens identifizieren konnte.

#Der Einfluss des Nachbarschaftskontextes

Um ihr Modell zu verbessern, wollten die Forscher sehen, ob Informationen über benachbarte Zellen dem CNN helfen würden, bessere Vorhersagen zu treffen. Sie testeten ihre Hypothese, indem sie den Bereich um die Zelle, die sie analysierten, erweiterten. Sie fanden heraus, dass das Einbeziehen eines bestimmten Bereichs von benachbarten Zellen die Fähigkeit des Modells verbesserte, sie korrekt zu klassifizieren.

Sie führten auch Tests durch, um zu sehen, wie sich das Entfernen von Informationen über benachbarte Zellen oder die Textur der Zelle selbst auf die Klassifizierungsfähigkeit des CNN auswirkte. Die Ergebnisse zeigten, dass das CNN auch ohne vollständige Informationen Subpopulationen identifizieren konnte, jedoch ergaben das Einbeziehen sowohl der Zellkontur als auch der Umgebung die besten Ergebnisse.

#Erweiterung der Analyse auf MDA-MB-436 Zellen

Nachdem die Identifizierung der MDA-MB-231 Subpopulationen erfolgreich war, wollten die Forscher herausfinden, ob die gleichen Methoden auch auf eine andere Zelllinie, MDA-MB-436, anwendbar wären. Sie identifizierten auch in dieser Linie zwei Subpopulationen mit einzigartigen Expressionsmustern. Die Wissenschaftler führten die Isolation und Markierung der Subpopulationen durch, bevor sie weitere Bildgebungs- und Analyseverfahren durchführten.

Wie bei MDA-MB-231 war das CNN auch in der Lage, die beiden Subpopulationen in MDA-MB-436 Zellen zu unterscheiden, was bestätigte, dass die gleichen Techniken für verschiedene Krebszelllinien verwendet werden können.

#Bedeutung der morphologischen Analyse

Die Verwendung des Zellenaussehens zur Identifizierung von Eigenschaften gibt es schon lange. Allerdings kann die Unterschiede im Zellenaussehen die genaue Klassifizierung erschweren. Diese Forschung zeigte, dass maschinelles Lernen Zellen effektiv basierend auf ihrer Morphologie klassifizieren kann.

Die Wissenschaftler demonstrierten, dass das Zellenaussehen zugrunde liegende RNA-Unterschiede widerspiegelt und nützlich sein kann, um mehrere Zellpopulationen im Labor zu identifizieren. Besonders bemerkenswert war, dass das Einbeziehen von Informationen darüber, wie Zellen miteinander interagieren, die Genauigkeit ihrer Klassifizierungsmethoden weiter erhöhte.

#Zukünftige Richtungen

Die Forscher hoben auch das Potenzial für unüberwachte Ansätze hervor, um Zellpopulationen über die Zeit zu überwachen. Diese Methoden könnten Wissenschaftlern helfen, Veränderungen in der Zellgesundheit und die Reaktionen auf Behandlungen zu beobachten, ohne sich auf invasivere Techniken wie Sequenzierung zu verlassen.

Durch die Verwendung von Phasenkontrastbildern anstelle von fluoreszierenden Markern könnten Wissenschaftler viele Populationen gleichzeitig überwachen. Dies könnte die fluoreszierenden Marker für andere Anwendungen freigeben und es den Forschern ermöglichen, andere wichtige Aspekte des Zellverhaltens zu verfolgen.

#Fazit

Diese Studie zeigt das Potenzial, Zellmorphologie als Werkzeug zum Verständnis der Krebsbiologie zu nutzen. Durch die Kombination von Bildanalyse mit fortschrittlichem maschinellem Lernen könnten Forscher Einblicke gewinnen, wie verschiedene Zelltypen auf Behandlungen reagieren. Diese Ergebnisse könnten die Entwicklung besserer Behandlungsstrategien für Krebs leiten und helfen, die Komplexität des Tumorverhaltens zu entschlüsseln.