導(dǎo)致20%心源性猝死的心律失常,可90%進(jìn)行預(yù)測!干細(xì)胞技術(shù)新進(jìn)展,有望準(zhǔn)確判斷判斷心律失常模式,挽救生命

間充質(zhì)干細(xì)胞、免疫細(xì)胞、外泌體源頭實驗室

? 近些年伴隨著“內(nèi)卷”的升級,越來越多的人開始關(guān)注自身的身體健康,尤其是猝死得到了人們的重視。

心律失常心源性猝死的主要危險因素之一,占全球心源性猝死的死亡總數(shù)的15%~20%。研究表明,心律失常的原因有很多,主要包括遺傳因素、患者的身心狀況等,其中也包括藥物誘發(fā)的心律失常。

導(dǎo)致20%心源性猝死的心律失常,可90%進(jìn)行預(yù)測!干細(xì)胞技術(shù)新進(jìn)展,有望準(zhǔn)確判斷判斷心律失常模式,挽救生命

圖片來源:創(chuàng)客貼,已獲得商用授權(quán)

目前,我們很難去判斷心律失常事件的發(fā)生情況以及可能帶來的嚴(yán)重后果,而這種不可預(yù)知性不論是對于年輕人還是對于有心臟病史人群來說,都可能帶來“致命”的后果。

為了解決這一難題,來自新加坡分子與細(xì)胞生物學(xué)研究所的研究團(tuán)隊利用干細(xì)胞技術(shù)搭建了對應(yīng)的細(xì)胞模型,并結(jié)合機器學(xué)習(xí)來分析不同的模式,在實驗室環(huán)境中高精度地預(yù)測心律失常的發(fā)生和對應(yīng)的模式,從而有望對心律失常可能引起的后果進(jìn)行預(yù)測。這項研究發(fā)表在近期的《干細(xì)胞報告》雜志上。

導(dǎo)致20%心源性猝死的心律失常,可90%進(jìn)行預(yù)測!干細(xì)胞技術(shù)新進(jìn)展,有望準(zhǔn)確判斷判斷心律失常模式,挽救生命

該文章封面截圖.圖片來源:《干細(xì)胞報告》雜志官網(wǎng)

在本次研究中,研究人員通過實驗室培養(yǎng)的多能干細(xì)胞分化出人類的心肌細(xì)胞,從而用來評估心律失常的情況,并且根據(jù)特有的基因突變和藥物治療,使得培養(yǎng)出來的心肌干細(xì)胞有著可以預(yù)測不同心律失常的傾向。

最終,通過這些心肌干細(xì)胞的數(shù)據(jù),研究人員一共獲取了3000多個“健康”但是卻容易發(fā)生心律失常的心肌細(xì)胞的數(shù)據(jù),并以此為基礎(chǔ)來訓(xùn)練對應(yīng)的機器學(xué)習(xí)程序,從而來找到不同的心律失常對應(yīng)的模式。研究人員通過細(xì)胞內(nèi)的鈣濃度的變化作為指標(biāo)來衡量心臟的功能。

在機器學(xué)習(xí)的加成下,研究人員開發(fā)出了一套新的系統(tǒng),這個系統(tǒng)可以用來預(yù)測藥物或者基因突變誘發(fā)的心率失常的情況。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):這套系統(tǒng)在判斷發(fā)生率上面可以達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確度,同時可以預(yù)測心律失常的不同模式,從而進(jìn)行有效地應(yīng)對。

研究人員表示,盡管人類醫(yī)藥技術(shù)在不斷發(fā)展,但是在過去40年里面有近10%的藥物因為臨床前研究未發(fā)現(xiàn)心臟毒性但是臨床研究中發(fā)現(xiàn)心臟毒性而被召回,這造成了巨大的損失。這項新的研究有望為患者風(fēng)險分析和患者衍生心肌細(xì)胞的藥物毒性測試奠定基礎(chǔ),從而幫助研發(fā)出更安全、更有效的藥物。

近些年來,通過干細(xì)胞技術(shù)培養(yǎng)而衍生出的各類器官可以用來模擬在實際情況下的用藥情況,以更客觀地反映不同的器官對于藥物使用的反應(yīng)。除了本篇文章中提到的心肌細(xì)胞,通過干細(xì)胞培養(yǎng)形成的心臟、大腦以及肝腎等器官同樣可以用來評估藥物和基因的影響,這些新的藥物模型將成為臨床藥物開發(fā)的一大助力。

作者:CellPlus

審校:Coco

封面來源:創(chuàng)客貼

參考資料

[1]?Boon-Seng Soh, Characterizing arrhythmia using machine learning analysis of Ca2+ cycling in human cardiomyocytes, Stem Cell Reports (2022). DOI: 10.1016/j.stemcr.2022.06.005. www.cell.com/stem-cell-reports … 2213-6711(22)00321-6

[2]?Stem cells and AI team up to predict cardiac arrhythmias in patients.https://medicalxpress.com/news/2022-07-stem-cells-ai-team-cardiac.html

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