Künstliche Intelligenz: Mehr als 70 verschiedene Arten von Nierenzellen identifiziert

Forscher der University of Pennsylvania (USA) haben zwei neue KI-Tools entwickelt, um Nierenkrankheiten auf zellulärer Ebene zu analysieren. Ihr Ziel ist, so die wirksamsten Behandlungen zu finden.

Die Wissenschaftler entwickelten zum Einen den SISKA 1.0 Atlas. Dabei handelt es sich um einen großen Datensatz aus über einer Million Zellen aus 140 Nierenproben von Menschen, Mäusen und Ratten. In Kombination mit einer neuen statistischen Methode, die Genprogramme anstelle einzelner Gene untersucht, konnten krankheitsbedingte Probleme in menschlichen Zellen leichter erkannt werden. Neben dem SISKA 1.0 Atlas entwickelten sie auch das neue Open-Source-Tool CellSpectra. „Wir haben CellSpectra entwickelt, um das zu erreichen, was mit aktuellen Methoden nicht möglich ist: die Analyse von Patientenproben nacheinander und deren Interpretation im Kontext von Tierart, Krankheit und Therapie“, erklärt Prof. Nancy Zhang von der University of Pennsylvania School of Medicine.

„Nierenerkrankungen sind nicht alle gleich, aber der Einsatz von KI hat uns geholfen, 70 verschiedene Arten von Nierenzellen zu identifizieren und zu katalogisieren, die in menschlichen und tierischen Proben vorkommen. Dies verbessert die Zuverlässigkeit der Forschung und kann zu potenziellen Behandlungen führen“, berichtet Prof. Katalin Susztak von der University of Pennsylvania. „Beide Tools stehen jedem kostenlos zur Verfügung. Forscher, Wissenschaftler und Kliniker haben nun Zugriff auf diese Tools, die personalisierte Behandlungen mit höherer Präzision ermöglichen“, fügt Susztak hinzu.

Die neuen Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift in „Nature Genetics“ veröffentlicht [1].

Proteinkatalog und Karte der Krankheitsmerkmale

In einer separaten Studie [2] erstellten die Wissenschaftler zudem den ersten umfassenden Katalog von Nierenproteinen. Dieser bietet laut den Autoren neue Einblicke in den Beitrag der Proteinhäufigkeit – nicht nur der Genexpression – zu Krankheiten. Diese in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlichte Arbeit ergab, dass der Proteinspiegel in Nierenzellen häufig nicht mit der Genaktivität übereinstimmt. Dies zeigt, dass die Untersuchung von Genen allein nicht ausreicht, um die Entstehung von Krankheiten zu verstehen.

„Dies ist ein bedeutender Fortschritt im Verständnis der Biologie von Nierenerkrankungen – nicht nur auf RNA-Ebene, sondern auch auf der Ebene funktioneller Proteine“, kommentiert Susztak. „Die Verknüpfung von Proteinprofilen mit Merkmalen wie Blutdruck, Lipidspiegel und Nierenfunktion öffnet neue Türen für Therapien, die bei den richtigen Patienten auf die richtigen Moleküle abzielen“, fügt sie hinzu.

(ri/BIERMANN)