Nou instrument AI pentru diagnosticare și descoperirea medicamentelor

Tehnologiile omice spațiale permit studierea structurilor țesuturilor prin localizarea spațială și profilurile moleculare ale celulelor. Acestea dezvăluie interacțiuni celulare în contextul țesutului, esențiale pentru înțelegerea stărilor celulare și a funcțiilor. Clasificarea tipurilor de celule pe baza transcriptomului și relațiilor spațiale este crucială, dar tehnicile anterioare neglijau informațiile spațiale.
Un nou studiu prezintă "Building Aggregates with a Neighborhood Kernel and Spatial Yardstick" (BANKSY), o strategie motivată biologic care combină informațiile transcriptomice și spațiale pentru a tipiza celulele și a segmenta domeniile țesuturilor. BANKSY folosește nuclee spațiale pentru a codifica textura transcriptomică a microenvironamentului, facilitând o tipizare precisă a celulelor și segmentarea domeniilor într-un singur cadru de învățare automată.

BANKSY utilizează o medie ponderată a expresiei genelor în vecinătatea fiecărei celule și un filtru Gabor azimuthal pentru a reprezenta microenvironamentul transcriptomic. Algoritmul permite modificarea unui hiperparametru pentru a alterna între modul de clasificare a tipurilor de celule și segmentarea domeniilor țesuturilor. Este integrabil cu pipeline-uri bioinformatică populare precum Seurat și SCANPY.

Rezultate

Aplicat pe diverse seturi de date de transcriptomică spațială, BANKSY a demonstrat o acuratețe ridicată în distingerea subtipurilor de celule și segmentarea domeniilor țesuturilor. De exemplu, în datele Slide-seq din cerebelul șoarecelui, BANKSY a identificat straturi celulare cu mai mare acuratețe decât metodele non-spațiale. De asemenea, a identificat subtipuri de oligodendrocite în hipotalamusul șoarecelui, nedescoperite de alte metode.

Evaluările calitative și cantitative arată că BANKSY depășește metodele anterioare atât în acuratețea tipizării celulelor, cât și în segmentarea domeniilor. De asemenea, poate fi scalat eficient la seturi de date mari, având capacitatea de a procesa până la milioane de celule, mult superior comparativ cu alte algoritmi existenți.

Concluzii

BANKSY reprezintă o unealtă versatilă și scalabilă pentru analiza datelor omice spațiale, combinând cu succes tipizarea celulelor și segmentarea domeniilor țesuturilor într-un cadru unitar. Acesta oferă noi perspective în înțelegerea complexității țesuturilor și este un pas înainte în utilizarea informațiilor spațiale pentru a îmbunătăți clasificarea celulelor în cercetarea biomedicală.

Implementarea BANKSY în practica de laborator poate îmbunătăți înțelegerea interacțiunilor celulare și a arhitecturii țesuturilor, având implicații semnificative în cercetarea medicală și terapeutică.

sursa: Science Daily