Algoritm nou pentru compararea hărților de activitate genică, cu păstrarea detaliilor celulare
Transcriptomica spațială poate dezvălui unde sunt active mii de gene într-un țesut, creând hărți moleculare la rezoluție de celulă individuală. Compararea a două astfel de hărți este însă dificilă: secțiunile subțiri de țesut pot fi rotite, întinse sau distorsionate, astfel încât regiunile echivalente nu se aliniază automat.
Cercetătorii de la Universitatea Kanazawa și Universitatea Sapienza din Roma au dezvoltat o metodă computațională care aliniază aceste hărți direct din locațiile individuale de măsurare și valorile lor de activitate genică. Numită Domain Elastic Transform (DET), metoda remodelează lin o hartă digitală pentru a o potrivi pe cealaltă, fără a converti mai întâi măsurătorile într-o grilă regulată de pixeli. Cercetarea, condusă de Osamu Hirose de la Kanazawa, în colaborare cu Emanuele Rodolà de la Sapienza, a fost publicată în IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
De ce este necesară alinierea hărților de țesut
Pentru a înțelege funcționarea unui organ, oamenii de știință trebuie să știe nu doar ce celule conține, ci și cum sunt aranjate acestea și ce gene sunt active. Compararea hărților de țesut poate ajuta cercetătorii să investigheze dezvoltarea organelor și modul în care boala modifică organizarea și activitatea celulelor. Comparațiile semnificative necesită identificarea regiunilor echivalente în diferite probe.
Cum funcționează DET
Pentru datele la nivel de celulă, DET reprezintă fiecare celulă prin poziția și activitatea genică măsurată. Metoda efectuează în mod repetat doi pași. Mai întâi, estimează potrivirile probabile între celulele din cele două hărți, folosind atât pozițiile, cât și similaritățile în activitatea genică. Apoi ajustează pozițiile celulelor într-o hartă digitală, încurajând celulele vecine să se miște împreună. Repetarea acestor pași rafinează treptat alinierea până când aceasta se stabilizează.
DET modifică pozițiile celulelor în harta digitală, nu valorile înregistrate ale activității genice. Aceste valori oferă indicii despre ce regiuni ar trebui să se potrivească. Metoda nu necesită un set de exemple pre-aliniate sau potriviri identificate manual, fiind astfel fără antrenament și nesupravegheată.
Testarea pe date de creier de șoarece
Cercetătorii au comparat DET cu alte metode în 90 de cazuri de testare folosind hărți de creier de șoarece create cu MERFISH, o tehnică de cartografiere a activității genice. Pentru a face sarcina de aliniere deliberat de dificilă, au rotit digital hărțile la unghiuri aleatorii pe întreg intervalul 0–360° și le-au deplasat pe distanțe mari.
Printre metodele testate, DET a obținut cel mai mare punctaj la trei măsurători: cât de bine s-au suprapus hărțile de țesut, dacă celulele vecine au rămas vecine după aliniere și cât de bine au coincis modelele de activitate genică.
Compararea hărților de embrioni în dezvoltare
Embrionii în dezvoltare reprezintă o provocare suplimentară: formele lor se schimbă în timp, la fel și tipurile și proporțiile de celule pe care le conțin. Cercetătorii au testat DET pe hărți de embrioni de șoarece din două stadii de dezvoltare la o zi distanță. Fiecare hartă conținea peste 100.000 de locații de măsurare. Hărțile au provenit din atlasul MOSTA și au fost create cu Stereo-seq.
Performanța pe seturi mari de date
Pentru a testa modul în care DET gestionează seturi de date mai mari, cercetătorii au extins artificial datele bazate pe MERFISH până la 1 milion de puncte per secțiune de țesut. Consumul maxim de memorie a fost în medie sub 1 gigabyte (GB) în toate configurațiile testate. DET estimează alinierea folosind un subset selectat de puncte, numite repere, și extinde mișcarea estimată la întreaga hartă.
Dincolo de hărțile de țesut
Hărțile de țesut nu sunt singurele date științifice care combină locații cu măsurători. Provocări similare apar cu măsurători atașate de suprafețe tridimensionale sau structuri anatomice. DET este conceput să completeze metodele de aliniere existente, nu să le înlocuiască în toate situațiile. Este destinat sarcinilor care necesită atât detaliu spațial fin, cât și o transformare lină a hărții.
