HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont 
2023. jan. 27. | Hírek
Az orvostudomány és a technológia fejlődésével egyre több eszköz és módszer áll rendelkezésre mind orvosok mind a kutatók számára, hogy feltárják a betegségek kialakulásának molekuláris hátterét és az egyénenkénti változásokat, amiknek ismeretében lehetőség nyílik személyreszabott terápiák alkalmazására. Az első nagyszabású program, amely hozzájárult ezen célkitűzések megvalósításához, az a Humán Genom Projekt (Human Genome Project, HGP, 1990. október - 2003. április), mely során feltérképezték a teljes emberi genomot. Ezt követte a 2016-ban megalapított, mára már több mint 2300 taggal rendelkező nemzetközi konzorcium, a Human Cell Atlas (HCA), amelynek célja, hogy az emberi test összes sejttípusának legrészletesebb leírásával létrehozzon egy referencia térképet.
Horváth Péternek és kutatócsoportjának, a Lendület Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoportnak a kutatási célkitűzései erősen kötődnek a HCA által meghatározott törekvésekhez. A csoport 2022-ben a rangos Nature Biotechnology-ban publikálta legújabb, mesterséges intelligencián (artificial intelligence, AI) alapuló egysejt képfeldolgozó módszerét, amellyel új szintre emelték a sejtek karakterizálását. A Deep Visual Proteomics (DVP) elnevezésű módszerük az AI-alapú számítógépes képelemzést ötvözte lézer-mikrodisszekciós mikroszkópiával és nagy érzékenységű tömegspektrometriával. A DVP lényege, hogy a beteg daganatából kinyert paraffinos szövetmintáról egy mikroszkóp nagy felbontású képet készít, amelyről a gépi tanuláson alapuló algoritmus kiválasztja a rendellenes morfológiát mutató sejteket (Computer-assisted microscopy isolation, CAMI), amiket a precíz lézeres mikroszkóp segítségével kivágnak és továbbküldenek molekuláris vizsgálatokra. A DVP technológia esetében tömegspektrometriás elemzés történik, ahol a kinyert egysejt fehérje készletéről kaphatunk teljes képet.
Deep Visual Proteomics munkafolyamat
A DVP módszer kifejlesztésével olyan technológia került a tudósok kezébe, amely új ajtókat nyit meg a képelemzés világába. Kiaknázva ennek a technológiának a lehetőségeit - a Chan Zuckerberg Alapítvány, az Európai Unió Human Cell Atlas projekjeinek, valamint magának a Human Cell Atlas-nak is a támogatásával - építette fel Horváth Péter és kutatócsoportja a Egysejt Központot (Single Cell Centre), ahol olyan biológiai alapkutatási kérdésekre keresik a választ, mint hogy hogyan alakulnak ki a daganatok, hogyan képeznek áttétet, vagy mi történik a sejtekkel az osztódások során.
Single Cell Centre névtáblája az SZBK épületében
Ennek megvalósítására egy olyan - Magyarországon egyedülállónak számító - automatizált rendszert építettek ki, amivel a minta beérkezésétől az egysejt kinyeréséig minden egyes lépés megvalósítható a Single Cell Centre-ben. A professzionalitást csak fokozza, hogy vonalkódos technika segítségével a kinyert egysejt teljes története lekérdezhető a beteg azonosítójától kezdve az alkalmazott kísérleti lépésektől a legutolsó munkafázisig.
Leica eszközpark a szövetminta feldolgozásához
A minták további molekuláris elemzéseit neves külföldi intézetekkel közös együttműködések segítségével kivitelezik. A kollaborációs partnerek közül fontos kiemelni Matthias Mann müncheni és koppenhágai laborjait, akikkel rendkívül szorosan együttműködik a csoport. Matthias Mann a proteomika területének egyik legkiválóbb szakértője, tudása és iránymutatása a vizsgálatok során óriási támogatást jelent. Ezen túl Bergenben, Lundban, Zürichben és Szegeden is folynak különböző omikai vizsgálatok kollaborációban más csoportokkal.
A csoport egyelőre sejtvonalakon (pl. HeLa) végez kutatásokat, de daganatos szöveteken, elsősorban emlő, tüdő és melanoma tumoros betegek mintáin is szeretnék nyomon követni a sejtekben bekövetkező módosulásokat. Nemzetközi kooperációk révén ugyanakkor már vannak ígéretes eredmények betegek tumoros mintáinak vizsgálatával kapcsolatban. A University of Helsinki munkatársaival közös munkából született nemrég az a publikáció, amelyben hasnyálmirigy tumoros beteg mintáját vizsgálták, de most fejeződött be a Zürichben található Institute of Pathology and Molecular Pathology-val való közös projekt is, amelyben vese rhabdoid tumor sejtek genom- és transzkriptom elemzését végezték el.
A szükséges engedélyek beszerzése után a Szegedi Biológiai Kutatóközpontban is elindulhat a tumoros szövetminták mesterséges intelligencia alapú képelemzése és egysejt kinyerése. A kutatási célok megvalósításához számos hazai pályázati forrás is hátteret ad, például a Tématerületi Kiválósági Pályázat, amely nagyban segítette a központ létrehozását.
Az első képen 3DHistech P1000-es és P250-es tárgylemez szkennerek láthatóak, a másodikon pedig egy Leica LMD6 és egy Zeiss PALM lézer mikrodisszekciós mikroszkóp