Il team ha applicato due reti neurali convoluzionali, o algoritmi, chiamate DeepLoc e CycleNet, per analizzare le immagini di milioni di cellule di lievito vive. Il risultato è stato una mappa completa che identifica dove si trovano le proteine ​​e come si muovono e cambiano in abbondanza all'interno della cellula durante ogni fase del ciclo cellulare.

"Abbiamo scoperto che le proteine ​​che aumentano e diminuiscono regolarmente la loro concentrazione all'interno della cellula tendono ad essere coinvolte nella regolazione del ciclo cellulare, mentre le proteine ​​con movimento prevedibile attraverso la cellula tendono a facilitare l'implementazione biofisica del ciclo", ha affermato Athanasios Litsios, primo autore dello studio. e ricercatore post-dottorato presso il Donnelly Center for Cellular and Biomolecular Research della U of T.

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Cell .

Per ciclo cellulare si intendono le fasi attraverso le quali una cellula progredisce fino a dividersi infine in cellule separate. È questo processo che è alla base della proliferazione della vita ed è in corso in tutti gli esseri viventi.

A livello molecolare, il ciclo cellulare dipende dalla coordinazione di molte proteine ​​per trasportare la cellula dalla crescita e dalla replicazione del DNA fino alla divisione cellulare. La disregolazione delle proteine ​​può compromettere il ciclo cellulare e la sua interruzione può portare a malattie come il cancro.

I ricercatori hanno osservato che circa un quarto delle proteine ​​di lievito mappate seguivano schemi regolari di comparsa e scomparsa o movimento verso aree specifiche della cellula. La maggior parte delle proteine ​​seguiva questi schemi sia per la concentrazione che per il movimento, ma non per entrambi.

"Abbiamo identificato circa 400 proteine ​​con localizzazione solo periodica durante il ciclo cellulare e circa 800 con concentrazione solo periodica", ha detto Litsios. "Ciò significa che le proteine ​​vengono regolate a più livelli per garantire che il ciclo cellulare avvenga come programmato."

Il team di ricerca ha utilizzato la microscopia a fluorescenza per tracciare circa 4.000 proteine ​​in immagini di cellule di lievito per classificare la fase del ciclo cellulare e la posizione delle proteine ​​all’interno di 22 aree categorizzate della cellula, come il nucleo, il citoplasma e i mitocondri. L'identificazione della fase e della posizione delle proteine ​​è stata automatizzata tramite l'uso di reti neurali convoluzionali, con una precisione di previsione della fase del ciclo cellulare superiore al 93%.

"Abbiamo analizzato le immagini di oltre 20 milioni di cellule di lievito vive, che abbiamo assegnato a diverse fasi del ciclo cellulare utilizzando l'apprendimento automatico", ha affermato Brenda Andrews, ricercatrice principale dello studio e professoressa universitaria di genetica molecolare presso il Donnelly Center e la Temerty Faculty of University. Medicina.

"Abbiamo quindi sviluppato e applicato una seconda pipeline computazionale per studiare come le proteine ​​cambiano nella localizzazione e nella concentrazione durante il ciclo cellulare. Questo studio ha prodotto un set di dati unico che offre una visione su scala genomica dei cambiamenti molecolari che si verificano durante la divisione cellulare."

"La cellula di lievito è un ottimo modello per la biologia eucariotica", ha detto Litsios. "Ci sono alcune cose che possiamo fare con le cellule di lievito ma non con altri organismi che sono più semplici o complessi. Possiamo usare le cellule di lievito per osservare i processi su larga scala, il che lo rende l'organismo perfetto per studiare il ciclo cellulare... nella speranza di comprendere meglio il ciclo cellulare umano."