Pasaulinė iniciatyva, skirta „Žmogaus ląstelių atlasui“ sukurti, padarė reikšmingų pažangų suprantant ligas, tokias kaip lėtinės žarnyno ligos ir artritas. Ambicingas projektas suteikia naują perspektyvą apie žmogaus ląstelių vaidmenį sveikatai ir ligoms.

Nuo projekto pradžios 2017 metais tūkstančiai mokslininkų iš daugiau nei 100 šalių išanalizavo daugiau nei 100 milijonų ląstelių iš daugiau nei 10 000 žmonių. Trečiadienį mokslininkai paskelbė daugiau kaip 40 straipsnių žurnale „Nature“ ir susijusiuose žurnaluose, kuriuose apibendrinti pirmieji rezultatai. Tarp jų yra išvados apie Covid-19 poveikį plaučiams ir genetinių variacijų įtaką ligų jautrumui.

„Atlasas veikia kaip savotiški 'Google Maps' ląstelių biologijai“, paaiškino Sarah Teichmann, projekto bendraįkūrėja ir bendra pirmininkė. Dirbtinio intelekto pagalba buvo analizuojami sudėtingi biologiniai duomenų rinkiniai, siekiant iššifruoti modelius ir mechanizmus ląstelėse. Tai yra lemiama, norint sukurti tikslesnes diagnozes, naujus terapinius metodus ir inovatyvią regeneracinę mediciną, toliau teigė Teichmann.

Ypač pažymėtina yra žarnyno ląstelių tipo, siejamo su uždegimais, identifikacija. Šis atradimas galėtų būti kertinis akmuo gydant tokias skausmingas ligas kaip opinis kolitas ir Krono liga.

Kitas tyrimo rezultatas apima žmogaus skeleto vystymosi žemėlapį, kuris suteikia įžvalgų apie artrito priežastis. Be to, mokslininkai tyrė, kaip genai kontroliuoja embrionų aprūpinimą motinos kūne per placentą.

Jeremy Farrar, Pasaulio sveikatos organizacijos mokslinis direktorius, pavadino tyrimus „revoliuciniais“ ir pagyrė pažangą žmogaus ląstelių kartografavime. „Esame žingsniu arčiau visų ląstelių tipų ir jų pokyčių viso mūsų gyvenimo metu pilno kartografavimo.“

Ypatingas dėmesys projekte skiriamas surinktų duomenų pasaulinei įvairovei, siekiant išvengti iškraipymų dėl turtingų šalių žmonių perreprezentacijos. Tokios iniciatyvos kaip Azijos imunologinės įvairovės atlasas ir Covid-19 analizės iš Malavio pabrėžia šį požiūrį.

Eric Topol, Kalifornijos Scripps tyrimų vertimo instituto direktorius, šį darbą pavadino „etapu monumentaliame moksliniame projekte“. Vis dėlto dar reikia daug nuveikti, kad būtų suprasta visa apytiksliai 37 trilijonų žmogaus ląstelių įvairovė.

Projekto pažanga yra kitų mokslinių laimėjimų kontekste. Šiais metais „Google DeepMind“ pristatė naują savo „AlphaFold“ modelio versiją, kuri dar tiksliau gali numatyti baltymų struktūras ir jų sąveikas.