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L'apprendimento automatico ha basato l'analisi delle reti di interazione dei mitocondri per avanzare la diagnosi del palladio

In un nuovo studio piombo dal gruppo di ricerca di biologia di sistemi immunitari del dipartimento di LIH dell'infezione e dell'immunità, i ricercatori hanno adottato un approccio olistico di apprendimento automatico per delucidare come le interazioni fra i mitocondri di un neurone possono servire da strumento potente distinguere le cellule nervose dai pazienti di Parkinson da quelli che appartengono agli individui sani, quindi fornenti le nuove comprensioni nella patogenesi, la diagnosi ed il trattamento di questo disordine neurodegenerative. I risultati sono stati pubblicati oggi nella biologia e nell'applicazione di sistemi rinomate delle pubblicazioni del partner della natura del ` del giornale'.

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La malattia del Parkinson (PD) è la seconda malattia neurodegenerative comune, con i numeri pazienti che sono preveduti di raddoppiarsi universalmente nei prossimi 20 anni. I meccanismi molecolari e cellulari dettagliati che sono alla base della sua patogenesi rimane poco chiari, sebbene la prova recente abbia indicato verso il ruolo di disfunzione mitocondriale nell'inizio della malattia. Mitocondri -- piccoli “sottounità„ cellulari in questione nel metabolismo delle cellule e nella generazione di energia -- interagisca costantemente e dinamicamente a vicenda, formando le reti perpetuo cambianti conosciute come le reti di interazione dei mitocondri (MINs).

I ricercatori quindi hanno cercato di capire la correlazione fra i danni mitocondriali osservati in palladio e tutti i cambiamenti topologici della rete specifica nei minuti, allo scopo di avanzare la diagnosi precoce e la classificazione dei pazienti del palladio.

Poiché la messa a fuoco convenzionale dell'analisi sui diversi mitocondri non ha fornito le comprensioni soddisfacenti nella patogenesi del palladio, il nostro lavoro aprente la strada è andato un passo avanti studiando le reti di interazione fra questi organelli.„

Dott. Feng He, guida del gruppo del gruppo di biologia di sistemi immunitari del dipartimento di LIH dell'autore di infezione e di immunità e di corrispondenza della pubblicazione

Facendo leva la loro forte competenza nell'analisi di rete e l'apprendimento automatico, gli scienziati hanno analizzato un grande gruppo di dati di 700 gigabyte delle immagini mitocondriali tridimensionali dei neuroni colici, raccolte dai pazienti del palladio e dai comandi sani ed i neuroni dopaminergici, derivati dalle cellule staminali. Hanno trovato che le funzionalità particolari della struttura di rete nei minuti sono state alterate nei pazienti del palladio confrontati ai comandi. Per esempio, nei pazienti del palladio, i mitocondri formati hanno connesso le sottoreti che erano generalmente più grandi di in persone in buona salute. In conformità con questo risultato, il risparmio di temi della trasmissione di informazioni e di energia e la distribuzione fra i mitocondri differenti nei minuti pazienti del palladio era significativamente più basso di nei comandi, suggerire che “le more di trasmissione„ più lunghe fossero associate con il più grande diametro delle componenti dei minuti osservati negli oggetti del palladio.

“Questi reticoli topologici differenti nei minuti possono significare che l'energia e le informazioni possibilmente sono redatte, divise e si distribuiscono di meno con abilità nei mitocondri di un neurone ai dei comandi sani relativi dei pazienti del palladio, suggerenti la loro connessione a danno mitocondriale, carenze e frammentazione tipiche dei disordini neurodegenerative„, aggiunge il Dott. He.

Inoltre, il gruppo di ricerca ha trovato questi reticoli MINIMI differenti altamente da correlare con i punteggi clinici comunemente usati di diversi pazienti, cioè la scala di valutazione del palladio unificata della malattia del Parkinson (UPDRS). Effettivamente quando applica un approccio di apprendimento automatico per analizzare queste caratteristiche MINIME, i ricercatori hanno osservato che l'uso di una combinazione di quelle funzionalità della rete da solo li ha permessi di distinguere esattamente fra i pazienti del palladio ed i comandi sani.

I nostri risultati portano in avanti il potenziale di usando le funzionalità mitocondriali particolari della rete come biomarcatori novelli per la diagnosi precoce e la classificazione dei pazienti del palladio, che potrebbero contribuire a sviluppare un nuovo indice analitico di salubrità. Come punto seguente, esploreremo come i nostri risultati possono offrire le nuove prospettive per la comprensione di varie malattie neurodegenerative caratterizzate dal dysregulation mitocondriale, quali la malattia di Huntington ed Alzheimer, rendenti al nostro lavoro un'istanza vera della ricerca di traduzione e trasversale.„

Prof. Rejko Krüger, Direttore di medicina di traduzione trasversale a LIH ed autore di contributo dello studio.

“Questa pubblicazione egualmente costituisce un passo avanti importante nell'applicazione delle tecniche di apprendimento automatico avanzate per disfare le interazioni complesse della rete degli organelli cellulari per la stratificazione di malattia. Effettivamente, l'analisi dei dati di dati e le tecnologie digitali innovarici sono un settore prioritario di memoria per il nostro dipartimento e per LIH in generale„, conclude prof. Markus Ollert, Direttore del dipartimento dell'autore di infezione e di immunità e di contributo del documento.

Lo studio interdisciplinare ha contato sulla stretta collaborazione fra i clinici, i neuroscenziati, i biologi della rete, grandi dati e gli esperti in apprendimento automatico dall'istituto del Lussemburgo della sanità (LIH), il Lussemburgo concentrano per biologia di sistemi (LCSB) e l'ospedale centrale del Lussemburgo (CHL), specialmente via il Dott. clinico Nico Diederich del neurologo come pure sulla collaborazione con altri partner internazionali quale il Instituto de Fisica Interdisciplinar y Sistemas Complejos IFISC (Spagna).

Source:
Journal reference:

Zanin, M., et al. (2020) Mitochondria interaction networks show altered topological patterns in Parkinson’s disease. npj Systems Biology and Applications. doi.org/10.1038/s41540-020-00156-4.