Vědci vyvinuli nástroj MemBrain v2 pro automatické mapování buněčných membrán

Tým vědců z Helmholtz Munich, Technické univerzity v Mnichově (TUM) a Biozentra Univerzity v Basileji vyvinul nový nástroj s názvem MemBrain v2, který dokáže automatizovat mapování trojrozměrné struktury buněčných membrán. Výsledky své práce vědci popsali ve studii publikované v odborném časopise Nature Methods.

Buněčné membrány patří k nejsložitějším strukturám živých organismů. Netvoří jen pouhý obal buňky, ale komplexní systém, který reguluje transport látek, zprostředkovává komunikaci mezi buňkami i uvnitř nich a podílí se na celé řadě dalších životně důležitých procesů. Pochopení jejich přesné architektury je proto klíčové pro výzkum v oblasti buněčné biologie i medicíny, včetně studia nemocí, které souvisejí s poruchami membránových struktur.

Dosavadní metody analýzy membrán založené na kryoelektronové tomografii vyžadovaly rozsáhlou manuální práci badatelů. Vědci museli membránové struktury na snímcích ručně identifikovat a segmentovat, což bylo časově nesmírně náročné. Práce, která dříve trvala týdny, nyní díky novému nástroji trvá jen několik hodin.

MemBrain v2 využívá metody strojového učení, díky nimž dokáže samostatně rozpoznávat membránové struktury v trojrozměrných datech získaných pomocí kryoelektronové tomografie. Tato zobrazovací technika umožňuje pozorovat buněčné struktury v jejich přirozeném, takzvaně nativním stavu, tedy bez nutnosti buňky předem chemicky upravovat či barvit, což by mohlo zkreslit výsledný obraz. Automatizace procesu segmentace tak výrazně zrychluje analýzu dat a zároveň snižuje riziko lidské chyby, ke které při ručním zpracování mohlo docházet.

Vývoj nástroje je výsledkem spolupráce mezi několika předními evropskými vědeckými institucemi. Na projektu se podíleli odborníci z Helmholtz Munich, kteří se dlouhodobě zaměřují na výpočetní biologii a analýzu biologických dat pomocí umělé inteligence. Svůj podíl na vývoji měla i Technická univerzita v Mnichově, jež disponuje odbornými kapacitami v oblasti strukturní biologie a zpracování obrazových dat. Třetím partnerem byl Biozentrum Univerzity v Basileji, švýcarské pracoviště specializující se na molekulární a buněčnou biologii, které přispělo experimentálními daty a biologickou expertízou nezbytnou pro validaci nového nástroje.

Rychlejší a přesnější mapování membrán může mít významný dopad na celou řadu oblastí biomedicínského výzkumu. Vědci očekávají, že nástroj usnadní studium mechanismů, kterými buňky komunikují se svým okolím, i procesů spojených s transportem látek přes membrány. Otevírá se tak prostor pro hlubší pochopení toho, jak fungují zdravé buňky, ale i toho, co se děje při jejich poškození nebo onemocnění.

Automatizace segmentace membrán má potenciál zrychlit i další navazující výzkum, protože badatelé se díky ušetřenému času mohou soustředit na interpretaci výsledků a formulaci nových hypotéz namísto zdlouhavého ručního zpracování dat. To může mít dopad na rychlost, s jakou budou vědci schopni odpovídat na otázky týkající se fungování buněk na molekulární úrovni.

Nástroj MemBrain v2 navazuje na předchozí verzi, kterou tým vyvíjel v uplynulých letech, a představuje výrazné zdokonalení v přesnosti i rychlosti zpracování dat. Autoři studie zdůrazňují, že jde o výsledek dlouhodobé mezioborové spolupráce, která spojuje poznatky z informatiky, strojového učení i buněčné biologie.

Publikace v Nature Methods, jednom z předních vědeckých časopisů zaměřených na metodologii výzkumu v biologických a biomedicínských vědách, potvrzuje, že jde o metodicky významný přínos pro obor. Vědecká komunita nyní bude mít možnost nástroj využívat při vlastním výzkumu, což by mohlo přispět k dalšímu zrychlení pokroku v pochopení struktury a funkce buněčných membrán napříč různými typy organismů a buněčných systémů.