Hur alla 37 biljoner unika celler i kroppen fungerar, och hur man håller dem friska, är en svår fråga att svara på. Det globala projektet HCA har nu tagit ett stort steg framåt med 40 nya vetenskapliga artiklar, som markerar det största genombrottet hittills.
Bland de nya tillskotten finns en detaljerad kartläggning av hur moderkakan stöder embryot under de första månaderna, utvecklingen av en människas skelett under de första veckorna i livmodern och en jämförelse mellan frisk och sjuk tarmvävnad.
Det senare kunde bland annat identifiera en celltyp som kan påverka tarminflammation, som kan hjälpa till att utveckla behandling för sjukdomar som ulcerös kolit och Crohns sjukdom.
– Under inflammatoriska tillstånd börjar cellerna förändra sitt beteende. Dessa förändringar, eller metaplasier, liknar det vi ser vid andra sjukdomstillstånd, som cancer, säger Aviv Regev.
Vill förstå utvecklingen av sjukdomar
Karaktären i en cell bestäms av vilka gener som är aktiva i den. Genernas aktivitet gör också att en cell är i konstant förändring. Det är just dessa förändringar man behöver förstå för att kunna kartlägga sjukdomsutveckling.
– Mina celler är inte de samma nu som de var för fem minuter sedan. Jag vill kunna följa dessa dynamiska förändringar under lång tid, säger Aviv Regev.
Human cell atlas bygger på prover som samlas in från patienter som genomgår behandlingar, operationer eller biopsier, och från friska individer som frivilligt deltar i forskningen. Dessutom tas prover från personer som har avlidit genom donationer efter döden.
– Deras bidrag är ovärderligt, säger Aviv Regev.
AI sätter fart framåt
Ett av de senaste genombrotten för cellbiologi var single-cell genomics som gör det möjligt att analysera enskilda celler på detaljnivå. Samt spatial genomics som gör det möjligt att kartlägga celler i sina naturliga miljöer i vävnader och organ.
Men för att använda den här informationen till att skapa en dynamisk cellatlas har AI varit ett avgörande verktyg.
– Den analyserar snabbt biologiska data och upptäcker mönster som annars skulle vara svåra, eller omöjliga, att identifiera, säger Aviv Regev.