Cuando los genes se activan y expresan, muestran patrones en las células que son similares en tipo y función en todos los tejidos y órganos. Descubrir estos patrones mejora nuestra comprensión de las células, lo que tiene implicaciones para revelar los mecanismos de la enfermedad.
El advenimiento de las tecnologías de transcriptómica espacial ha permitido a los investigadores observar la expresión génica en su contexto espacial en muestras de tejido completo. Pero se necesitan nuevos métodos computacionales para dar sentido a estos datos y ayudar a identificar y comprender estos patrones de expresión génica.
Un equipo de investigación dirigido por Jian Ma, profesor Ray y Stephanie Lane de Biología Computacional en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon, ha desarrollado una herramienta de aprendizaje automático para llenar este vacío. Su artículo sobre el método, llamado SPICEMIX, apareció como artículo de portada en la edición más reciente de Genética de la Naturaleza.
SPICEMIX ayuda a los investigadores a desentrañar el papel que juegan los diferentes patrones espaciales en la expresión génica general de las células en tejidos complejos como el cerebro. Lo hace al representar cada patrón con metagenes espaciales, grupos de genes que pueden estar conectados a un proceso biológico específico y pueden mostrar patrones uniformes o esporádicos en el tejido.
El equipo, que incluía a Ma; Benjamin Chidester, científico del proyecto en el Departamento de Biología Computacional; y doctorado los estudiantes Tianming Zhou y Shahul Alam, usaron SPICEMIX para analizar datos de transcriptómica espacial de regiones del cerebro en ratones y humanos. Aprovecharon las capacidades únicas de SPICEMIX para descubrir el panorama de los tipos de células y patrones espaciales del cerebro.
«Nos inspiramos en la cocina cuando elegimos el nombre», dijo Chidester. «Puedes hacer todo tipo de sabores diferentes con el mismo conjunto de especias. Las células pueden funcionar de manera similar. Pueden usar un conjunto común de procesos biológicos, pero la combinación específica que usan les da su identidad única».
Cuando se aplicó a los tejidos cerebrales, SPICEMIX identificó patrones espaciales de tipos de células en el cerebro con mayor precisión que otros métodos. También descubrió nuevos patrones de expresión de tipos de células cerebrales a través de metagenes espaciales aprendidos.
«Estos hallazgos pueden ayudarnos a pintar una imagen más completa de la complejidad de los tipos de células cerebrales», dijo Zhou.
La cantidad de estudios que utilizan tecnologías de transcriptómica espacial está creciendo rápidamente, y SPICEMIX puede ayudar a los investigadores a aprovechar al máximo estos datos de gran volumen y gran dimensión.
«Nuestro método tiene el potencial de hacer avanzar la investigación de la transcriptómica espacial y contribuir a una comprensión más profunda tanto de la biología básica como de la progresión de la enfermedad en tejidos complejos», dijo Ma.
