Characterizing neurological disorders using human 3D models

הרקע לפרויקט:

מחלות נוירולוגיות מהוות נטל הולך וגובר על חולים, משפחותיהם והחברה ככלל. זיהוי של סמנים ביולוגיים להפרעות נוירולוגיות הוא חיוני להערכת הסיכון והתחזית הרפואית, והם הכרחיים לניטור התגובה לטיפולים פוטנציאליים. אנו משערים שרנ״א שאיננו ממוקם נכון בתוך נוירונים יכול לשמש כמשפחה חדשה של סמנים ביולוגיים להפרעות אלו. השערה זו מבוססת על העובדה שהמיקום התוך התאי של רנ״א חיוני לתפקוד עצבי, ומיקום לקוי של רנ״א מעורב במחלות נוירולוגיות.
כדי לזהות סמנים ביולוגיים אלה, נדרש להתגבר על שני מחסומים טכנולוגיים: היעדר מודלים מחקריים אמינים למחלות נוירולוגיות, והיעדר שיטות למדידה רחבה של רנ״א תוך תאי בנוירונים.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט זה נשתמש בטכנולוגיה חדשה שנקראת ׳ריצוף מרחבי׳ המאפשרת מיפוי מולקולרי של תאי עצב בסופר רזולוציה. זה יאפשר לנו לאפיין את הנוירונים ואת מיקומן המדויק של מולקולות הרנא ברזולוציה תוך תאית ובשלוחות על מנת לזהות סמנים ביולוגים למחלות. תאי העצב שנחקור מקורם בתאי גזע של חולים במחלות נוירולוגיות המטופלים בבתי חולים בארץ. תאים מחולים אלו מויינו לנוירונים ומשם לאורגנואידים, שהם מודלים תלת ממדיים שמותאמים אישית לחולים.

תכולת הפרויקט:

הכרת טיפולים חדשניים בלטפורמת Brain-on-Chip ואורגנואידים
הכרת ולמידת פרוטוקול הריצוף המרחבי במעבדה
צילום תוצאות עבור מידע רב-ממדי של ריצוף מרחבי
ניתוח תמונות וניתוח נתונים - איך מיקום הרנא משפיע על חולים שונים במחלות נוירולוגיות שונות? איזה מבין מולקולות הרנא השונות יכולות להוות סמן מובהק למחלה כלשהי?
הסקת מסקנות וסיכום התוצאות

קורסי קדם:

פיזיולוגיה כמותית או נוירו-גנומיקה

דרישות נוספות:

רקע מוקדם בניתוח נתונים הוא יתרון (חובה במהלך הפרויקט)
רקע בעיבוד תמונה הוא יתרון

מקורות:

https://www.alonlab.org/technology