Un proyecto visionario de enorme alcance, Human Cell Atlas tiene como objetivo mapear todos los tejidos del cuerpo humano en varios puntos de tiempo con el objetivo de crear una base de datos de referencia para el desarrollo de la medicina personalizada, es decir, la capacidad de distinguir entre lo saludable y lo saludablecélulas enfermas. Esto es posible gracias a una tecnología conocida como secuenciación de ARN unicelular, que ayuda a los investigadores a comprender exactamente qué genes se activan o desactivan en un momento dado en estos pequeños componentes de la vida ". Desde un punto de vista metodológico, estorepresenta un salto enorme. Anteriormente, dichos datos solo podían obtenerse de grandes grupos de células porque las mediciones requerían tanto ARN ", explica Maren Büttner." Por lo tanto, los resultados siempre fueron solo el promedio de todas las células utilizadas. Ahora "poder obtener datos precisos para cada célula ", dice el estudiante de doctorado en el Instituto de Biología Computacional ICB del Helmholtz Zentrum München.
La mayor sensibilidad de la técnica, sin embargo, también significa una mayor susceptibilidad al efecto del lote ". El efecto del lote describe las fluctuaciones entre las mediciones que pueden ocurrir, por ejemplo, si la temperatura del dispositivo se desvía incluso un poco o el tiempo de procesamiento dellas células cambian ", explica Maren Büttner. Aunque existen varios modelos para la corrección de estas desviaciones, esos métodos dependen en gran medida de la magnitud real del efecto". Por lo tanto, desarrollamos una medida fácil de usar, robusta y sensible llamada kBET que cuantifica las diferenciasentre experimentos y, por lo tanto, facilita la comparación de diferentes resultados de corrección ", dice Büttner.
Además del efecto de lote, un fenómeno conocido como eventos de abandono plantea un desafío importante en la secuenciación de células individuales. "Digamos que secuenciamos una célula y observamos que un gen particular en la célula no emite ninguna señal", explica el Dr."Dr. Fabian Theis, director del ICB y profesor de modelado matemático de sistemas biológicos en el TUM". La causa subyacente de esto puede ser de naturaleza biológica o técnica: el secuenciador no está leyendo el gen porque simplemente no se expresao no se detectó por razones técnicas ", explica.
Para reconocer estos casos, los bioinformáticos Gökcen Eraslan y Lukas Simon del grupo de Theis usaron una gran cantidad de secuencias de muchas células individuales y desarrollaron lo que se conoce como algoritmo de aprendizaje profundo, es decir, inteligencia artificial que simula procesos de aprendizaje que ocurren en humanos neuronalredes. *
Basándose en un nuevo modelo probabilístico y comparando los datos originales y reconstruidos, el algoritmo determina si la ausencia de una señal génica se debe a una falla biológica o técnica ". Este modelo incluso permite determinar correcciones específicas del tipo de célula sin doslos diferentes tipos de células se vuelven artificialmente similares ", dice Fabian Theis." Como uno de los primeros métodos de aprendizaje profundo en el campo de la genómica unicelular, el algoritmo tiene el beneficio adicional de que se escala bien para manejar conjuntos de datos que contienen millones de células."
Pero hay una cosa que no es el método? Y esto es importante enfatizar: "No estamos desarrollando software para suavizar los resultados. Nuestro principal objetivo es identificar y corregir errores", explica Fabian Theis. "Estamoscapaces de compartir estos datos, que son lo más precisos posible, con nuestros colegas de todo el mundo y comparar nuestros resultados con los de ellos ", por ejemplo, cuando los investigadores de Helmholtz aportan sus algoritmos y análisis al Atlas de células humanas, debido a la fiabilidad y comparabilidad dellos datos son de suma importancia.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Helmholtz Zentrum München - Centro Alemán de Investigación para la Salud Ambiental . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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