Un nou instrument computațional ajută cercetătorii să interpreteze datele complexe la nivelul celulelor unice
Cercetătorii de la Turku Bioscience Center din cadrul Universității din Turku, Finlanda, au reușit să dezvolte un instrument computațional inovator care facilitează interpretarea datelor complexe la nivelul celulelor unice. Această metodă avansată ajută la identificarea și gruparea tipurilor de celule din diverse probe, îmbunătățind considerabil analiza diversității celulare.
Corpul uman conține aproximativ 37 de trilioane de celule, iar unele dintre acestea sunt mai asemănătoare între ele decât altele, dar niciodată identice. Tehnologiile moderne dedicate celulelor unice permit caracterizarea heterogenității celulare prin măsurarea simultană a zeci sau chiar mii de molecule (de exemplu, gene sau proteine) din mii de celule individuale, oferind astfel indicii valoroase despre sănătate și boli.
De exemplu, o cantitate mică de sânge poate conține miliarde de globule roșii și milioane de celule imunitare. Fiecare tip de celulă prezintă un „amprenta moleculară” unică, pe care cercetătorii o pot identifica prin combinarea tehnologiilor celulelor unice cu metode computaționale.
Când cercetătorii analizează mai multe probe diferite, este esențial să potrivească aceleași tipuri de celule între probe, un proces complex cunoscut sub denumirea de integrare a datelor. Din păcate, metodele actuale de integrare întâmpină dificultăți atunci când tipurile de celule variază între probe sau apar în cantități foarte diferite. Aceste situații de date dezechilibrate pot duce la combinarea greșită a tipurilor distincte de celule.
Pentru a aborda aceste provocări, echipa de cercetători de la Universitatea din Turku a dezvoltat un nou algoritm bazat pe învățarea automată, denumit Coralysis, care integrează eficient date chiar și în condiții de dezechilibru între probe. Algoritmul a fost realizat în cadrul grupului de cercetare în biomedicină computațională condus de profesorul Laura Elo, aflată în colaborare cu InFLAMES Research Flagship.
„Tehnologiile celulelor unice ne permit să studiem diversitatea incredibilă a celulelor, dar compararea acestora între probe este complicată. Acest lucru ne-a motivat să dezvoltăm o metodă care să descopere aceste tipare ascunse cu o fiabilitate maximă,” afirmă profesoara asociată Sini Junttila, unul dintre supraveghetorii studiului publicat în Nucleic Acids Research.
Instrument eficient și disponibil pentru toți
Dr. António Sousa, dezvoltatorul principal al Coralysis, a explicat inspirația de din spatele acestui instrument, comparând procesul cu asamblarea unui puzzle. „Începi prin a grupa piesele pe baza caracteristicilor de la cel mai simplu la cel mai complex, cum ar fi culoarea și umbrele, înainte de a lua în considerare forma și tiparele. La fel, algoritmul nostru integrează treptat identitățile celulare prin mai multe runde de clustering diviziv,” a mai menționat acesta.
Coralysis este disponibil ca software open-source, bazându-se pe învățarea automată pentru a construi modele ce pot prezice identitățile celulare în noi seturi de date și chiar estima în ce măsură sunt corecte aceste predicții. Această funcționalitate ajută cercetătorii să evite sarcina laborioasă și adesea nesigură de a identifica manual tipurile de celule. O altă caracteristică unică a Coralysis este capacitatea sa de a detecta stările celulare în schimbare, care s-ar putea să fie altfel omise.
„Coralysis oferă comunității științifice o nouă modalitate de a studia diversitatea celulară și de a obține o înțelegere mai profundă a datelor complexe la nivelul celulelor. Prin disponibilitatea sa deschisă, sperăm să sprijinim colaborarea și să accelerăm descoperirile în întreaga comunitate de cercetare globală,” a adăugat profesorul Laura Elo, investigator principal al proiectului.
