Phân tích tế bào là một phần quan trọng trong việc tìm hiểu cơ chế gây bệnh. Tuy nhiên, ở các cơ quan không tái tạo, chẳng hạn như mắt, việc thu thập mẫu mô là không thực tế vì có thể gây ra tổn thương. Vì vậy, các nhà nghiên cứu phải sáng tạo. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra các protein đặc hiệu của tế bào trong dịch mắt và sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định loại protein nào đẩy nhanh quá trình lão hóa trong các bệnh cụ thể. Hiểu được nguồn gốc tế bào của các protein vận động trong các bệnh này có thể dẫn đến các phương pháp điều trị chính xác và các thử nghiệm lâm sàng có nhiều thông tin hơn.
Các nhà nghiên cứu tại Trường Y thuộc Đại học Stanford đã làm được điều đó bằng cách phát triển công nghệ phát hiện các protein đặc hiệu của tế bào trong thủy dịch, chất lỏng nuôi dưỡng ở phía trước mắt và sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định "tuổi mắt" của một người và bệnh tật ảnh hưởng đến nó như thế nào.
Các nhà nghiên cứu đã thu thập thủy dịch từ 46 bệnh nhân khỏe mạnh để xác định loại protein nào có trong chất lỏng. Sử dụng công nghệ mà họ đã phát triển có tên là TEMPO (Theo dõi biểu hiện từ nhiều nguồn protein), họ đã truy tìm một loại protein đến loại tế bào nơi có RNA tạo ra protein.
Vinit Mahajan, tác giả tương ứng của nghiên cứu, cho biết: "Bước đầu tiên trong việc phát triển bất kỳ liệu pháp điều trị thành công nào là hiểu rõ các phân tử. Ở cấp độ phân tử, ngay cả cùng một căn bệnh cũng có thể xuất hiện khác nhau ở các bệnh nhân. Với dấu vân tay phân tử mà chúng tôi đã phát triển, chúng tôi có thể chọn ra các loại thuốc phù hợp với mọi bệnh nhân."
Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy 5.953 protein trong chất lỏng và đưa thông tin đó vào thuật toán trí tuệ nhân tạo để xem liệu một tập hợp con có thể dự đoán tuổi của bệnh nhân hay không. Họ tìm thấy 26 protein dự đoán tuổi của bệnh nhân khi được sử dụng theo nhóm. Họ cũng thu thập dịch mắt từ những bệnh nhân mắc ba bệnh về mắt: bệnh võng mạc tiểu đường (khiến mạch máu trong mắt bị rò rỉ, dẫn đến giảm thị lực), viêm võng mạc sắc tố (gây chết các tế bào cảm quang ở phía sau mắt) và viêm màng bồ đào (viêm bên trong mắt).
Các nhà nghiên cứu đã so sánh dịch mắt bị bệnh với dịch mắt khỏe mạnh và phát hiện ra rằng protein trong dịch mắt bị bệnh cho thấy tế bào già đi. Tuổi tế bào của bệnh nhân mắc bệnh võng mạc tiểu đường sớm lớn hơn bình thường 12 tuổi và tuổi tế bào của bệnh nhân mắc bệnh võng mạc tiến triển lớn hơn bình thường 31 tuổi. Ở những bệnh nhân bị viêm võng mạc sắc tố và viêm màng bồ đào, các tế bào đã già hơn 29 tuổi.
Mahajan cho biết: "Đây là một trong những liên kết tốt nhất cho thấy bệnh tật gây ra sự lão hóa nhanh chóng."
Mô hình trí tuệ nhân tạo cũng phát hiện ra rằng các tế bào chịu trách nhiệm cho thấy tuổi của nhãn cầu tăng lên là khác nhau trong các bệnh khác nhau được nghiên cứu. Trong bệnh võng mạc tiểu đường tiến triển, đó là các tế bào mạch máu, trong viêm võng mạc sắc tố, đó là các tế bào võng mạc, và trong viêm màng bồ đào, đó là các tế bào miễn dịch.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một số tế bào bị ảnh hưởng bởi bệnh này không phải là mục tiêu chung để điều trị, cho thấy các liệu pháp hiện tại cần phải được đánh giá lại. Điều quan trọng là các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một số tế bào đã trải qua quá trình lão hóa nhanh trước khi các triệu chứng xuất hiện, nghĩa là việc điều trị có thể được bắt đầu sớm hơn để tránh những tổn thương không thể phục hồi. Các nhà nghiên cứu cho biết các phương pháp điều trị nhắm vào các tế bào lão hóa và tế bào bệnh, gây tổn thương mắt riêng biệt nhưng đồng thời, có thể hiệu quả hơn.
Họ nói thêm rằng những phát hiện của họ có thể cung cấp thông tin cho các thử nghiệm lâm sàng trong tương lai, vì những người tiến hành chúng sẽ hiểu rõ hơn về các quá trình tế bào gây ra bệnh.
Mahajan cho biết: "Giống như thể chúng ta đang cầm những tế bào sống này trong tay và nhìn chúng bằng kính lúp. Chúng ta đang đạt được sự hiểu biết sâu sắc về bệnh nhân của mình ở cấp độ phân tử, điều này sẽ mang lại sức khỏe chính xác và các thử nghiệm lâm sàng thông minh hơn."
Các nhà nghiên cứu có kế hoạch áp dụng công nghệ TEMPO và đồng hồ lão hóa cho các chất dịch cơ quan khác, chẳng hạn như mật và dịch khớp.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Tế bào.