Главная проблема: человеческая кожа слишком быстро «умирает» в лаборатории

Учёные давно используют клетки, искусственно выращенную кожу и другие лабораторные модели. Они позволяют проводить огромное количество экспериментов и, например, оценивать токсичность вещества.

Но есть проблема: человеческая кожа — чрезвычайно сложная система. В ней одновременно работают разные типы клеток, внеклеточный матрикс, иммунные механизмы и другие процессы.

Кроме того, далеко не все изменения происходят быстро.

Воспаление, восстановление кожного барьера, ремоделирование коллагена, накопление повреждений и процессы клеточного старения могут развиваться неделями.

А стандартные ex vivo-модели человеческой кожи обычно остаются пригодными для исследований значительно меньше — порядка нескольких дней или примерно недели.

Yuna: настоящая человеческая кожа вместо искусственной модели

Yuna работает с полнослойной человеческой кожей. Это означает, что исследователи сохраняют не только поверхностный эпидермис, но и дерму, различные типы клеток и связанные с иммунной системой молекулярные программы.

По данным Outer Biosciences, платформа способна поддерживать ткань в жизнеспособном состоянии примерно четыре недели.

Ключевую роль играет специальная система поддержки ткани. Под образцом располагается инженерная конструкция, которая обеспечивает необходимые условия для существования ткани и позволяет поддерживать обмен веществ.

Проще говоря, кожа не просто лежит в контейнере с питательным раствором. Для неё создают контролируемую среду, в которой можно продолжать наблюдать происходящие внутри ткани процессы.

Компания утверждает, что использует образцы, которые в противном случае были бы утилизированы после хирургических операций, в том числе пластических.

Ткани поступают через специализированные биобанки и организации, а образцы передаются исследователям обезличенными. По словам компании, сбор проводится с документированным согласием доноров и с соблюдением процедур надзора за исследованиями.

Зачем нужна именно живая кожа?

Представим, что исследователи хотят понять, может ли определённое вещество уменьшить воспаление.

В обычном эксперименте можно обработать клетки и посмотреть, изменились ли определённые показатели.

Но человеческий организм гораздо сложнее набора клеток в чашке Петри.

Поэтому Yuna позволяет наблюдать, как полноценная ткань реагирует на воздействие в течение длительного времени.

Например, исследователи могут моделировать хроническое воспаление, воздействовать на кожу ультрафиолетом или изучать процессы, связанные со старением.

В опубликованном препринте команда описала эксперименты с тремя различными состояниями кожи: моделью псориазоподобного воспаления, стареющей тканью и реакцией на UVB-излучение.

В каждом случае исследователи использовали известные вмешательства, чтобы проверить, способна ли система воспроизводить ожидаемую биологическую реакцию.

При этом сама публикация пока является препринтом, а все авторы исследования связаны с Outer Biosciences. Поэтому результаты стоит воспринимать как многообещающую раннюю демонстрацию технологии, а не как окончательное доказательство её эффективности в реальных косметических продуктах.

А теперь в дело вступает ИИ

Живая человеческая кожа сама по себе не является главным продуктом Outer Biosciences.

Настоящая ставка компании — на данные.

Система работает по принципу замкнутого цикла.

1. ИИ анализирует химические соединения и прогнозирует, какие из них потенциально могут воздействовать на нужные процессы кожи.
2. Перспективные соединения проходят предварительный отбор с помощью автоматизированных лабораторных тестов.
3. Лучшие кандидаты проверяются на живой человеческой ткани.
4. Полученные данные возвращаются в модель.
5. ИИ использует новый результат для следующего раунда прогнозов.

То есть модель не просто получает готовую базу данных и пытается найти в ней закономерности.

Она постоянно получает новые экспериментальные данные.

Именно этот замкнутый цикл Outer Biosciences считает одним из главных преимуществ своей технологии.

750 миллионов соединений в год

Цифры, которые приводит компания, впечатляют.

По данным Outer Biosciences, каждый эксперимент может давать более 30 тысяч точек данных. Это включает различные типы молекулярной и структурной информации о состоянии ткани.

Компания сообщает, что уже накопила более 10 терабайт собственных данных, полученных от более чем 300 доноров и в результате свыше 10 000 обработок.

При этом модель работает не только с результатом «сработало / не сработало». Она получает значительно более подробную картину того, что происходит с тканью.

Почему это может изменить поиск ингредиентов для косметики

Косметическая индустрия огромна, однако количество действительно хорошо изученных активных механизмов гораздо меньше, чем можно предположить по количеству продуктов на полках.

Один из аргументов Outer Biosciences заключается в том, что отрасли не столько не хватает новых идей, сколько инструментов для быстрого поиска и проверки новых биологически активных веществ.

Если алгоритм способен заранее отсеять огромное количество бесперспективных соединений, исследователям не приходится физически тестировать каждое из них.

Это потенциально меняет саму экономику поиска новых ингредиентов.

ИИ берёт на себя масштабный первичный отбор, автоматизированные системы сокращают объём ручной работы, а человеческая ткань становится финальным этапом проверки наиболее перспективных кандидатов.

От нескольких кандидатов за 18 месяцев — к новому кандидату каждые шесть недель

По словам Майкла Полански, на раннем этапе компания действовала значительно медленнее.

Исследователи анализировали научную литературу, изучали существующие данные и проводили эксперименты практически методом перебора.

За первые примерно 18 месяцев такой работы удалось получить лишь несколько перспективных кандидатов.

После внедрения машинного обучения ситуация изменилась.

Компания заявляет, что сейчас получает нового перспективного кандидата примерно каждые шесть недель. В активной разработке находится шесть кандидатов, а несколько десятков других соединений уже прошли первичный отбор.

Более того, Outer Biosciences считает, что четыре из шести текущих кандидатов имеют хорошие шансы дойти до коммерциализации.

Почему за Outer Biosciences стоит следить

Самое интересное в истории Outer Biosciences — вовсе не связь стартапа с Леди Гагой.

Компания пытается решить одну из фундаментальных проблем современной биологии: как дать искусственному интеллекту достаточно качественных данных о том, как работает настоящий человеческий организм.

В интернете уже существуют огромные массивы текста и изображений, на которых можно обучать современные ИИ-модели.

Но у биологии нет такого же универсального «интернета данных».

Чтобы понять, как конкретная молекула влияет на человеческую ткань, нужны реальные эксперименты.

Поэтому подход Outer Biosciences можно описать простой формулой:

Если эта система действительно сможет масштабироваться, последствия могут выйти далеко за пределы косметики.

В будущем подобный подход потенциально может использоваться для исследований хронического воспаления, возрастных изменений, восстановления тканей и других процессов, где обычных коротких лабораторных тестов недостаточно.