старение мозга

Исследователи поставили перед собой важную задачу — выяснить, как клетки, находясь в своем естественном окружении, влияют на друг друга в процессе старения. В отличие от предыдущих работ, которые сосредоточились на клетках в изолированной среде, эта работа акцентирует внимание на ключевом факторе — «соседских» взаимодействиях между клетками.

С помощью анализа пространственных связей ученые попытались определить, являются ли взаимодействия между клетками стимулом или, наоборот, препятствием для старения мозга. Особое внимание ученые уделили нейральным стволовым клеткам, которые оказывают положительное эффект на соседей. Результаты исследования привели к неожиданному открытию — из 18 типов клеток, которые удалось идентифицировать, два редких типа оказывали сильное, но противоположное влияние на окружающие клетки. Одним из таких типов были Т-клетки — иммунные клетки, которые с возрастом проникают в мозг и вызывают ускоренное старение и воспаление клеток. Это воздействие могло быть связано с интерфероном-γ — молекулой, которая стимулирует воспалительные процессы.

В то же время, нейральные стволовые клетки, несмотря на свою редкость, продемонстрировали противоположный эффект и оказали омолаживающее действие на соседние клетки, включая те, которые находились за пределами нейронной линии.

Эти стволовые клетки, в процессе развития мозга, становятся основой для различных типов клеток, а в зрелом возрасте образовывают новые нейроны и играют важную роль в поддержании и восстановлении нервной системы.

Исследование показало, что, кроме своей способности создавать новые здоровые нейроны, нейральные стволовые клетки способствуют формированию благоприятной среды для работы других клеток мозга.

Для картирования мозга ученые создали подробный атлас клеток мозга мыши. В этом атласе они собрали данные о генетической активности 2,3 миллиона клеток на 20 различных этапах жизни животного, что соответствует возрасту человека от 20 до 95 лет.

Этот атлас стал основой для разработки нового вычислительного инструмента — пространственных «часов старения». Эти «часы» представляют собой модели машинного обучения, которые позволяют прогнозировать биологический возраст клеток на основе анализа их генетической активности.

Кроме того, с помощью нейронных сетей команда разработала виртуальную модель мозга, в которой можно симулировать изменения от добавления, удаления или модификации определенных типов клеток. Так ученые смогли исследовать потенциальные вмешательства, которые было бы невозможно реализовать в реальных экспериментах с живым мозгом. Для того, чтобы другие исследователи могли работать в схожем направлении, команда предоставила свои инструменты и код в открытый доступ, чем создала ценнейший ресурс для изучения клеточных взаимодействий в разных тканях и организмах.

Исследование демонстрирует, что пространственные отношения между клетками влияют на их старение, и поддерживает старые теории о роли иммунных клеток в этих процессах. В будущем команда надеется перейти от простого наблюдения к установлению причинно-следственных связей. Хотя исследования были проведены на мышах, ученые намерены адаптировать свои методы для изучения человеческих тканей.