MIT-KI IRIS rekonstruiert die Signale, die Embryozellen formen

Ein Team unter Leitung des MIT-Biologieprofessors Pulin Li und des Doktoranden Nicholas Hutchins hat IRIS entwickelt, ein Modell für maschinelles Lernen, das ermitteln kann, welche Signale Zellen in einem sich entwickelnden Embryo erhalten haben. Die frei zugängliche Studie erschien am 8. September 2026 in Nature Methods. Li ist außerdem Mitglied des Whitehead Institute for Biomedical Research.

Stammzellen im Embryo werden zu spezialisierten Gehirn-, Leber- oder Muskelzellen unter anderem durch chemische Botschaften, die sie mit ihren Nachbarn austauschen. Diese Botschaften laufen über mehrstufige Signalwege, die bestimmte Gene an- oder abschalten. Da Wissenschaftler lange annahmen, dass sich diese Signalwege von Zelltyp zu Zelltyp stark unterscheiden, bedeutete ihre Kartierung, jeden Signalweg in jedem Zelltyp einzeln zu testen, eine langsame und mühsame Arbeit.

Ein gleichbleibender Fingerabdruck pro Signalweg

Die Forscher stellten fest, dass jeder Signalweg ein charakteristisches Muster in der Genaktivität hinterlässt und dass dieser Fingerabdruck über verschiedene Zelltypen hinweg konstant bleibt. IRIS, ein neuronales Netz, liest die gesamte Genexpression einer Zelle aus und schätzt, welche Signalwege zu bestimmten Zeitpunkten aktiv waren, auch in Zelltypen, mit denen es nie trainiert wurde. Li verglich dies mit Sprachassistenten, die hauptsächlich auf Englisch trainiert wurden und dennoch andere Sprachen verstehen, und sprach von Transfer-Lernen.

Das Modell wurde mit experimentellen Daten trainiert, die zeigen, wie Tausende menschlicher embryonaler Stammzellen auf Dutzende Kombinationen von sechs wichtigen Signalwegen in mehreren Entwicklungsstadien reagierten. Anschließend testete das Team es an einzelnen Zellen aus Mausembryonen während der Gastrulation, wenn sich Zellen schnell in unterschiedliche Schicksale aufteilen. IRIS sagte korrekt voraus, wann und wo Signalwege in Zellen aktiviert wurden, die sich zu Herz-, Darm-, Muskel- und Rückenmarksgewebe entwickelten.

Bestätigt bei der Lungenentwicklung

Auf die Frage, welche Signale nötig sind, um einen für die Lungenentwicklung entscheidenden Zelltyp zu erzeugen, sagte IRIS voraus, dass die Aktivierung eines bestimmten Signalwegs Zellen in Richtung einer Lungenidentität lenken würde, und Experimente an Mausembryonen bestätigten dies. „IRIS hilft uns, die Sprache zu entschlüsseln, mit der Zellen miteinander kommunizieren“, sagte Hutchins.

Die Forscher meinen, der Ansatz könnte die Entwicklung von Stammzelltechnik für die regenerative Medizin beschleunigen und Organoide verbessern, also miniaturisierte 3D-Modelle von Organen, die zur Erforschung von Krankheiten und zum Testen von Medikamenten dienen. Besseres im Labor gezüchtetes Lungengewebe könnte die Forschung zu Asthma, Lungenkrebs und Lungenfibrose unterstützen, bei der Bewertung möglicher Therapien helfen und langfristig Behandlungen leiten, die geschädigtes Gewebe reparieren.