21:12 2022-05-16
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Noua metodă combină datele pentru a realiza o hartă 3-D a activităților celulelor
_ Noua metodă combină datele pentru a realiza o hartă 3-D a activităților celulelor
La fel cum este greu de înțeles o conversație fără a cunoaște contextul acesteia, poate fi dificil pentru biologi să înțeleagă semnificația expresiei genelor fără a cunoaște mediul unei celule. Pentru a rezolva această problemă, cercetătorii de la Princeton Engineering au dezvoltat o metodă pentru a elucida mediul înconjurător al unei celule, astfel încât biologii să poată da mai multă semnificație informațiilor despre expresia genelor.
Cercetătorii, conduși de profesorul de informatică Ben Raphael, speră noul sistem va deschide ușa pentru identificarea tipurilor de celule rare și alegerea opțiunilor de tratament pentru cancer cu o nouă precizie. Raphael este autorul principal al unei lucrări care descrie metoda publicată pe 16 mai în Nature Methods.
Tehnica de bază de a lega expresia genelor cu mediul unei celule, numită transcriptomică spațială (ST), există de câțiva ani. . Oamenii de știință descompun mostrele de țesut pe o grilă la microscală și leagă fiecare punct de pe grilă cu informații despre expresia genelor. Problema este că instrumentele de calcul actuale pot analiza modele spațiale ale expresiei genelor doar în două dimensiuni. Experimentele care utilizează mai multe felii dintr-o singură probă de țesut - cum ar fi o regiune a creierului, a inimii sau a unei tumori - sunt dificil de sintetizat într-o imagine completă a tipurilor de celule din țesut.
Cercetătorii de la Princeton. metoda, numită PASTE (pentru Probabilistic Alignment of ST Experiments), integrează informații din mai multe felii prelevate din aceeași probă de țesut, oferind o vedere tridimensională a expresiei genelor într-o tumoare sau un organ în curs de dezvoltare. Atunci când acoperirea secvenței într-un experiment este limitată din cauza problemelor tehnice sau de cost, PASTE poate, de asemenea, îmbina informațiile din mai multe felii de țesut într-o singură felie de consens bidimensională cu informații mai bogate despre expresia genelor.
„Metoda noastră a fost motivată. prin observația că de multe ori biologii vor efectua mai multe experimente din același țesut”, a spus Raphael. „Acum, aceste experimente replicate nu sunt exact aceleași celule, dar provin din același țesut și, prin urmare, ar trebui să fie foarte asemănătoare.”
Tehnica echipei poate alinia mai multe felii dintr-o singură probă de țesut, clasificând celulele pe baza profilurilor lor de expresie genică, păstrând în același timp locația fizică a celulelor în țesut.
Proiectul a început în vara anului 2020, după ce Max Land, un concentrator de matematică de la Princeton's Class of 2021, a urmat cursul lui Raphael „Algoritmi în biologie computațională”. Încântat de domeniul care evoluează rapid și de oportunitatea de a îmbunătăți înțelegerea sănătății umane și a bolilor, Land l-a abordat pe Raphael pentru a se implica în cercetare și a început să lucreze la cod pentru a dezvolta ceea ce a devenit metoda PASTE. El a fost sfătuit de Raphael și de autorul principal al studiului, Ron Zeira, un fost cercetător postdoctoral la Princeton, care acum este cercetător la compania de sănătate de precizie Verily.
Lucrarea a fost punctul central al tezei de specialitate a lui Land și el a co-scris lucrarea împreună cu Zeira, Raphael și Alexander Strzalkowski, doctor în informatică. student. Acum, biolog computațional la Memorial Sloan Kettering Cancer Center din New York, Land a spus că îndrumarea lui Zeira și Raphael a fost esențială în urmărirea carierei sale de cercetare.
Echipa și-a dezvoltat metoda folosind date simulate de exprimare a genelor. dintr-un studiu de transcriptomic spațial al unei tumori de sân, în care corespondența dintre feliile de țesut a fost stabilită anterior. Ei au evaluat apoi metoda pe datele colectate din mostre ale cortexului prefrontal al creierului, care are o structură cunoscută constând din straturi de diferite tipuri de celule cu semnături unice de expresie a genelor.
Cercetătorii au aplicat, de asemenea, PASTA la datele colectate din biopsiile de cancer de piele ale a patru pacienți diferiți. O analiză anterioară a acestor date a sugerat un mozaic complex de tipuri de celule, cu un grad ridicat de celule canceroase și sănătoase amestecate. Metoda PASTE, cu toate acestea, a arătat că coerența spațială scăzută aparentă în trei dintre eșantioanele pacienților s-a datorat probabil unei acoperiri scăzute a secvenței în experimente. Noua analiză a arătat că celulele au fost grupate în grupuri mai învecinate, un scenariu mai plauzibil din punct de vedere biologic.
„După ce integrăm câteva dintre aceste felii și creștem efectiv acoperirea datelor, obținem grupări mai coerente spațial. de celule, ceea ce este mai rezonabil decât fiecare tip de celulă fiind poziționat aleatoriu în țesut”, a spus Zeira.
Până acum, cel mai mare set de date pe care echipa l-a analizat a fost un eșantion de țesut cardiac cu nouă felii, dar ei își au obiectivul pus pe experimente cu embrioni de șoarece care includ mai mult de 30 de felii. În afară de considerentele de calcul, experimentele de transcriptomică spațială la această scară rămân costisitoare pentru multe laboratoare, a spus Raphael.
Totuși, a adăugat el, „sperăm că, având un instrument precum PASTE, mai mulți cercetători vor încuraja mai mulți cercetători să efectueze experimente replicate. pentru că acum pot folosi informațiile din secțiuni suplimentare într-un mod pe care nu îl puteau face înainte.”
Comentarii:
Adauga Comentariu