network analysis Dotaz Zobrazit nápovědu
Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
nestr.
Stem cells represent a unique cell type capable of self-renewal and differentiation to functional somatic cell types. Any patient-oriented application of stem cells or their differentiated progenitors, derivatives and products, requires a stringent quality control of the whole manufacturing process before entering a clinical trial. Therefore, there is an ongoing need for robust, feasible, and sensitive methods of determining or confirming status of otherwise identical cells, and for revealing hidden divergences from the optimal states. However, changes in cell phenotype that are not pronounced as alterations in cell morphology, abnormal karyotype, genome re-arrangements or simply are not covered by particular molecular markers may stay unrecognized, posing a potential risk to patients. In this project, we propose an innovative approach combining mass spectrometry and artificial intelligence that bypasses limits of standard biological methods and provides a novel tool to identify, authenticate and classify pluripotent stem cells in clinical applications.
Kmenové buňky představují unikátní buněčný typ schopný sebeobnovy a diferenciace do funkčních somatických typů. Jakákoli klinicky zaměřená aplikace kmenových buněk či z nich odvozených progenitorů, derivátů a produktů vyžaduje přísnou kontrolu kvality celého procesu přípravy. V současné době existuje potřeba robustních, snadno proveditelných a přitom dostatečně citlivých metod, které by určily nebo potvrdily status kultivovaných buněk, a odhalily možné skryté odchylky fenotypu od optimálního stavu. Změny které se neprojeví na morfologické úrovni, v karyotypu nebo které nejsou cíleně sledovány pomocí specifických molekulárních markerů mohou nicméně zůstat neodhaleny a představovat tak značné riziko pro pacienty. V tomto projektu navrhujeme inovativní postup kombinující hmotnostní spektrometrii a metody umělé inteligence, které umožní překonat limity stávajících metod a poskytnout tak nový nástroj pro identifikaci, autentizaci a klasifikaci pluripotentních kmenových buněk pro klinické aplikace.