High-Throughput Morphological Profiling of Patient-Derived Human Liver Organoids for Hepatotoxicity Hazard Identification and Compound Prioritization
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि रोगी-व्युत्पन्न मानव यकृत ऑर्गेनोइड्स को हाई-कंटेंट इमेजिंग और मशीन लर्निंग के साथ जोड़ने से उच्च-थ्रूपुट, प्रतिलिपि योग्य रूपात्मक प्रोफाइलिंग सक्षम होती है जो डोनर-विशिष्ट परिवर्तनशीलता को संरक्षित करते हुए सटीक रूप से हेपेटोटॉक्सिकेंट्स की पहचान करती है और नैदानिक जोखिम मूल्यांकन के लिए यौगिकों को प्राथमिकता देती है।
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यकृत (लीवर) शरीर का रासायनिक प्रसंस्करण संयंत्र है, जो रक्त से विषाक्त पदार्थों को छानता है और दवाओं को तोड़ता है ताकि उनका उपयोग किया जा सके या उन्हें सुरक्षित रूप से हटाया जा सके। क्योंकि यह अंग बहुत कठिन कार्य करता है, इसलिए यह नई दवाओं के कारण होने वाले नुकसान का सबसे आम स्थल भी है। जब कोई दवा यकृत को नुकसान पहुँचाती है, तो इससे गंभीर बीमारी हो सकती है या एक आशाजनक उपचार को बाजार से वापस लेने के लिए मजबूर होना पड़ सकता है, जो अनुसंधान के वर्षों की विफलता है और जिससे रोगी उपचारों से वंचित रह जाते हैं। दशकों से, वैज्ञानिक यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कोई दवा मानव रोगी तक पहुँचने से पहले यकृत को नुकसान पहुँचाएगी या नहीं। उन्होंने पशु कोशिकाओं या प्लास्टिक पर सपाट परतों में उगाई गई सरल मानव कोशिकाओं का उपयोग करने वाले परीक्षणों पर भरोसा किया है। हालाँकि, ये पुराने मॉडल अक्सर चूक जाते हैं क्योंकि उनमें वास्तविक यकृत की जटिल, त्रि-आयामी संरचना और विभिन्न लोगों की विशिष्ट आनुवंशिक संरचना का अभाव होता है। परिणामस्वरूप, कई दवाएं जो लैब में सुरक्षित दिखती हैं, वे क्लिनिक में खतरनाक साबित होती हैं, जबकि अन्य जो सुरक्षित हो सकती थीं, उन्हें बहुत जल्दी त्याग दिया जाता है।
मिशिगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने दवा सुरक्षा का परीक्षण करने का एक नया तरीका विकसित किया है जो इस अंतर को पाटता है। फ्लैट कोशिकाओं या जानवरों के बजाय, उन्होंने स्टेम सेल्स से लिए गए वास्तविक रोगियों के मानव यकृत ऊतकों के छोटे, त्रि-आयामी समूहों, जिन्हें ऑर्गेनोइड्स (organoids) कहा जाता है, को उगाया। इन सूक्ष्म ऊतकों में कई प्रकार की यकृत कोशिकाएं मिलकर काम करती हैं, जो स्वयं एक लघु अंग की तरह है। शोधकर्ताओं ने फिर इन जीवित ऊतकों को विभिन्न प्रकार की दवाओं के संपर्क में रखा और कोशिकाओं के आकार और व्यवहार में बदलाव देखने के लिए उन्नत कैमरों का उपयोग करके हजारों विस्तृत तस्वीरें लीं। कोशिकाओं के आकार और संरचना में सूक्ष्म परिवर्तनों को पहचानने के लिए एक कंप्यूटर को प्रशिक्षित करके, टीम ने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो कोशिकाओं के वास्तव में मरने से बहुत पहले यकृत क्षति के शुरुआती संकेतों को पहचान सकती है। यह दृष्टिकोण दवाओं की स्क्रीनिंग के लिए अधिक मानव-समान तरीका प्रदान करता है, जो संभावित रूप से दवाओं को पहले से कहीं अधिक सटीक और जल्दी पकड़ सकता है।
इस प्रणाली को बनाने के लिए, वैज्ञानिकों ने सात व्यक्तियों से रक्त के नमूने एकत्र करके शुरुआत की: छह रोगी जो पहले दवा-प्रेरित यकृत चोट (drug-induced liver injury) से पीड़ित हुए थे और एक स्वस्थ व्यक्ति जिसका लीवर की समस्याओं का कोई इतिहास नहीं था। उन्होंने इन रक्त नमूनों से कोशिकाओं को स्टेम सेल्स में पुन: प्रोग्राम किया, जो शरीर के किसी भी प्रकार के ऊतक में बदल सकते हैं। इन स्टेम सेल्स को फिर लिवर ऑर्गेनोइड्स के रूप में विकसित होने के लिए निर्देशित किया गया था। क्योंकि ऑर्गेनोइड्स वास्तविक लोगों से आए थे, इसलिए वे अपने दाताओं के अद्वितीय आनुवंशिक पदचिह्नों को वहन करते थे। इसका अर्थ यह था कि शोधकर्ता देख सकते थे कि विभिन्न लोगों के यकृत एक ही दवा के प्रति कैसे प्रतिक्रिया दे सकते हैं, जिससे मानव आबादी में पाई जाने वाली प्राकृतिक भिन्नता को पकड़ा जा सका। टीम ने इन ऑर्गेनोइड्स को उगाया, उन्हें एकल कोशिकाओं में तोड़ा, और उन्हें एक प्लेट पर छोटी कुओं (wells) में रखा, जहाँ उन्हें 74 विभिन्न दवाओं के साथ उपचारित किया गया। इनमें से कुछ दवाएं ज्ञात थीं जो यकृत को नुकसान पहुँचाती हैं, जबकि अन्य ज्ञात थीं जो सुरक्षित हैं।
तीन दिनों के संपर्क के बाद, शोधकर्ताओं ने कोशिकाओं को स्थिर किया और उन्हें विशेष फ्लोरोसेंट रंगों से रंगा, जो कोशिका के विशिष्ट भागों, जैसे कि केंद्रक (nucleus), ऊर्जा पैदा करने वाले माइटोकॉन्ड्रिया और वसा की बूंदों (fat droplets) को उजागर करते थे। इसके बाद उन्होंने प्रत्येक कुएं में हजारों कोशिकाओं की विस्तृत छवियां लेने के लिए एक उच्च-शक्ति वाले सूक्ष्मदर्शी का उपयोग किया। मुख्य नवाचार केवल तस्वीरें लेना नहीं था, बल्कि उनका विश्लेषण करना था। केवल यह गिनने के बजाय कि कितने सेल जीवित हैं या मृत हैं, उन्होंने कोशिकाओं के आकार और बनावट के बारे में सैकड़ों सूक्ष्म विवरणों को मापने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया। कंप्यूटर ने उन विशिष्ट पैटर्न को पहचानना सीखा जो तनाव या चोट का संकेत देते थे, जैसे कि केंद्रक के आकार में परिवर्तन या वसा का संचय। इस पद्धति ने उन्हें उन सूक्ष्म चेतावनी संकेतों का पता लगाने की अनुमति दी, जिन्हें पारंपरिक परीक्षण, जो केवल कोशिका मृत्यु को देखते हैं, छोड़ देते।
परिणामों ने दिखाया कि यह नई विधि खतरनाक और सुरक्षित दवाओं के बीच अंतर करने में अत्यधिक प्रभावी थी। जब कंप्यूटर ने ऑर्गेनोइड्स से प्राप्त छवियों का विश्लेषण किया, तो उसने उच्च सटीकता के साथ हानिकारक दवाओं की सही पहचान की, जो केवल कोशिका उत्तरजीविता (cell survival) को मापने वाले परीक्षणों से कहीं बेहतर थी। प्रणाली इतनी संवेदनशील थी कि वह कोशिकाओं के जीवित रहने के दौरान भी परेशानी के शुरुआती संकेतों को पकड़ सकती थी। दिलचस्प बात यह है कि शोधकर्ताओं ने पाया कि सभी सात दाताओं के ऑर्गेनोइड्स के संयोजन का उपयोग करने से सबसे अच्छे परिणाम मिले। हालांकि प्रत्येक दाता की यकृत कोशिकाएं थोड़ा अलग तरह से प्रतिक्रिया करती थीं, लेकिन उनकी प्रतिक्रियाओं का औसत निकालने से केवल एक प्रकार की कोशिका पर निर्भर रहने की तुलना में अधिक विश्वसनीय सुरक्षा जाल बना। यह सुझाव देता है कि दवाओं का परीक्षण मानव ऊतकों के विविध पैनल पर करना महत्वपूर्ण है ताकि लोगों की प्रतिक्रियाओं की विस्तृत श्रृंखला को पकड़ा जा सके।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि दवाओं के प्रति यकृत की प्रतिक्रिया हमेशा एक जैसी नहीं होती है। कुछ दवाओं ने सभी ऑर्गेनोइड्स में समान परिवर्तन किए, जबकि अन्य ने दाता के आधार पर बहुत अलग प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कीं। उदाहरण के लिए, एक दवा ने कुछ दाताओं में कोशिकाओं के दिखने के तरीके में भारी बदलाव किया लेकिन अन्य में इसका लगभग कोई प्रभाव नहीं पड़ा। यह भिन्नता वास्तविक दुनिया के उस दृश्य को दर्शाती है, जहाँ कुछ लोग एक दवा से बीमार हो जाते हैं जबकि अन्य नहीं। यह मापने के माध्यम से कि नुकसान पहुँचाने के लिए कितनी दवा की आवश्यकता थी, शोधकर्ता दवाओं को उनके नुकसान पहुँचाने की क्षमता के आधार पर रैंक कर सके। उन्होंने पाया कि कई दवाओं के लिए, लैब में नुकसान पहुँचाने के लिए आवश्यक मात्रा मानव रक्त में पाए जाने वाले स्तरों के करीब थी, जो बताता है कि यह परीक्षण वास्तविक दुनिया के जोखिम के लिए प्रासंगिक है।
सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक यह था कि यह प्रणाली दृश्य पैटर्न के आधार पर यकृत की चोट के विशिष्ट प्रकारों का पता लगा सकती थी। कंप्यूटर ने दवाओं को इस आधार पर समूहों (clusters) में वर्गीकृत किया कि उन्होंने कोशिकाओं को कैसे बदला। दवाओं के एक समूह ने कोशिकाओं को ऐसा दिखाया जैसे वे अपने ऊर्जा उत्पादन के साथ संघर्ष कर रही हों, जबकि दूसरे समूह ने कोशिकाओं को वसा से भरने या उनकी झिल्ली (membrane) की संरचना बदलने के लिए प्रेरित किया। क्षति के "हस्ताक्षर" (signature) को देखने की यह क्षमता वैज्ञानिकों को न केवल यह समझने में मदद करती है कि दवा विषाक्त है, बल्कि यह भी कि वह यकृत को कैसे नुकसान पहुँचा रही है। एक उल्लेखनीय मामले में, सुलिनाक (sulindac) नामक एक दवा, जिसे पहले प्रणाली द्वारा मिस कर दिया गया था, को शोधकर्ताओं ने तब सही ढंग से खतरनाक पहचाना जब उन्होंने परीक्षण में एक छोटा सा सूजन संबंधी संकेत (inflammatory signal) जोड़ा। इसने दिखाया कि सिस्टम को उन दवाओं को पकड़ने के लिए ट्यून किया जा सकता है जो विशिष्ट स्थितियों के तहत चोट पहुँचाती हैं, जैसे कि जब शरीर पहले से ही सूजन (inflammation) से जूझ रहा हो।
अपनी सफलता के बावजूद, शोधकर्ता सावधानीपूर्वक अपने कार्य की सीमाओं को नोट करने में भी सतर्क रहे। यह प्रणाली संभावित खतरों को चिह्नित करने और दवाओं को जोखिम के आधार पर रैंक करने के लिए डिज़ाइन की गई है, न कि ठीक यह भविष्यवाणी करने के लिए कि किसे बीमारी होगी या कब। यह एक प्रारंभिक चेतावनी उपकरण के रूप में सबसे अच्छा काम करती है जो वैज्ञानिकों को यह निर्णय लेने में मदद करती है कि किन दवाओं को आगे बढ़ाना है और किन्हें त्याग देना है। अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि कुछ दवाएं जो दुर्लभ, प्रतिरक्षा-संबंधी यकृत क्षति का कारण बनती हैं, उन्हें अभी भी पहचानना कठिन था क्योंकि ऑर्गेनोइड्स में मानव शरीर में पाए जाने वाले पूर्ण प्रतिरक्षा तंत्र का अभाव होता है। हालांकि, परीक्षण में सूजन संबंधी संकेतों को जोड़ने की क्षमता इस प्रणाली को और बेहतर बनाने के लिए एक मार्ग सुझाती है।
अंततः, यह शोध प्रदर्शित करता है कि रोगी-व्युत्पन्न (patient-derived) सूक्ष्म यकृत ऊतकों को उगाने और उन्हें उन्नत कैमरों के साथ देखने से दवा सुरक्षा की अधिक स्पष्ट तस्वीर मिल सकती है, जो पुरानी विधियों की तुलना में बेहतर है। मानव आबादी के बीच सूक्ष्म, प्रारंभिक परिवर्तनों को पकड़कर और लोगों के बीच प्राकृतिक अंतरों को ध्यान में रखकर, यह दृष्टिकोण रोगियों की सुरक्षा के लिए एक शक्तिशाली नया तरीका प्रदान करता है। यह केवल यह पूछने से कि क्या कोई दवा कोशिकाओं को मार देती है, यह पूछने की ओर एक बदलाव है कि वह उन्हें कैसे बदलती है, जो दवाओं के हमारे शरीर के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती है, इसकी गहरी, अधिक मानव-प्रासंगिक समझ प्रदान करता है। जैसे-जैसे दवा विकास पशु परीक्षणों से दूर जा रहा है, इस तरह के उपकरण यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक होंगे कि नई चिकित्साएँ उस विविध आबादी के लिए प्रभावी और सुरक्षित दोनों हों जिसकी वे सेवा करने के लिए बनी हैं।
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