Объединение автоматизированных процессов получения органоидов с анализом на основе искусственного интеллекта: возможности создания нового поколения междисциплинарных высокопроизводительных скринингов при болезни Паркинсона и за её пределами

Болезнь Паркинсона (БП) является вторым по распространённости нейродегенеративным заболеванием и характеризуется преимущественно утратой дофаминергических нейронов в компактной части чёрной субстанции среднего мозга. Несмотря на десятилетия исследований и разработку различных систем моделирования заболеваний, этиотропного лечения не существует. Это может быть связано с тем, что современные модельные системы, включая клеточные культуры и модели на животных, не обеспечивают адекватного воспроизведения этиологии БП у человека. Более сложные модели заболеваний человека, включая органоиды среднего мозга человека, представляют собой развивающиеся технологии, которые позволяют всё более целенаправленно включать недостающие компоненты, необходимые для моделирования БП in vitro. Возникающая в результате биологическая сложность органоидных моделей создаёт новые возможности и одновременно проблемы для анализа богатых мультимодальных наборов данных. Новые возможности искусственного интеллекта (ИИ) позволяют использовать большие и разнообразные наборы данных и даже сопоставлять результаты, полученные в разных научных дисциплинах. Современные технологии получения органоидов уже отвечают требованиям крупномасштабного высокопроизводительного скрининга (HTS) и способны генерировать сложные, но воспроизводимые данные, пригодные для интеллектуального анализа на основе ИИ. Недавно мы разработали полностью масштабируемый рабочий процесс, совместимый с HTS, для получения, поддержания и анализа трёхмерных (3D) микротканей, воспроизводящих ключевые характеристики среднего мозга человека; эти структуры получили название «автоматизированные органоиды среднего мозга» (AMO). AMO обеспечивают воспроизводимую и масштабируемую основу для создания 3D-моделей неврологических заболеваний человека нового поколения, способных поддерживать фенотипический поиск лекарственных средств без предварительной привязки к механизму действия в человеческих in vitro моделях БП и за её пределами. В настоящей работе мы рассматриваем возможности и проблемы, возникающие на пересечении высокопроизводительного скрининга органоидов и анализа данных с использованием ИИ, а также обозначаем потенциальные направления будущих исследований, ориентированных на открытие новых механизмов и лекарственных препаратов при изучении БП.