Модель MIT IRIS восстанавливает сигналы, формирующие клетки эмбриона

Группа под руководством доцента кафедры биологии MIT Пулина Ли и аспиранта Николаса Хатчинса разработала IRIS — модель машинного обучения, которая способна определить, какие сигналы получили клетки развивающегося эмбриона. Исследование с открытым доступом было опубликовано в журнале Nature Methods 8 сентября 2026 года. Ли также является членом Института биомедицинских исследований Уайтхеда.

Стволовые клетки эмбриона становятся клетками мозга, печени или мышц отчасти благодаря химическим сообщениям, которыми они обмениваются с соседними клетками. Эти сообщения передаются по многоступенчатым сигнальным путям, которые включают или выключают определённые гены. Учёные долгое время считали, что такие пути сильно различаются у разных типов клеток, поэтому их картирование требовало проверки каждого пути в каждом типе клеток — медленной и трудоёмкой работы.

Устойчивый «отпечаток» для каждого пути

Исследователи выяснили, что каждый сигнальный путь оставляет характерный рисунок в активности генов и что этот «отпечаток» остаётся стабильным в разных типах клеток. IRIS, нейронная сеть, анализирует общую экспрессию генов клетки и оценивает, какие пути были активны в определённые моменты, в том числе в типах клеток, на которых она не обучалась. Ли сравнила это с голосовыми ассистентами, обученными преимущественно на английском, которые тем не менее понимают и другие языки, назвав такой подход переносным обучением (transfer learning).

Модель обучалась на экспериментальных данных, отслеживавших, как тысячи эмбриональных стволовых клеток человека реагировали на десятки комбинаций шести основных сигнальных путей на нескольких стадиях развития. Затем команда проверила её на отдельных клетках эмбрионов мыши во время гаструляции, когда клетки быстро расходятся по разным путям развития. IRIS точно предсказала, когда и где включались пути в клетках, направлявшихся к тканям сердца, кишечника, мышц и спинного мозга.

Подтверждено на примере развития лёгких

На вопрос о том, какие сигналы необходимы для получения типа клеток, критически важного для развития лёгких, IRIS предсказала, что активация определённого пути будет подталкивать клетки к лёгочной идентичности, и эксперименты на эмбрионах мыши это подтвердили. «IRIS помогает нам расшифровать язык, на котором клетки общаются друг с другом», — сказал Хатчинс.

По словам исследователей, этот подход может ускорить инженерию стволовых клеток для регенеративной медицины и улучшить органоиды — миниатюрные трёхмерные модели органов, которые используются для изучения болезней и тестирования лекарств. Более качественная выращенная в лаборатории ткань лёгких может поддержать исследования астмы, рака лёгких и легочного фиброза, помочь в оценке перспективных терапий и в конечном итоге направлять лечение, восстанавливающее повреждённые ткани.