Novo método de código aberto para melhorar a decodificação de dados unicelulares

Ao orientar a análise de dados de uma forma única, o Spectra pode oferecer novos insights sobre a complexa interação entre as células, como as interações entre células cancerígenas e células imunológicas, que são essenciais para melhorar os tratamentos de imunoterapia.

A abordagem e as descobertas da equipe foram publicadas recentemente na Nature Biotechnology.

Os espectros, observam os pesquisadores, podem eliminar o “ruído” técnico para identificar programas de expressão gênica funcionalmente relevantes, incluindo aqueles que são novos ou altamente específicos para um contexto biológico específico.

O algoritmo é adequado para estudar dados de grandes coortes de pacientes e para descobrir características clinicamente significativas dos pacientes, escreve a equipe do MSK em um briefing de pesquisa que acompanha o estudo, acrescentando que o Spectra é ideal para identificar biomarcadores e alvos de medicamentos no crescente campo de imuno-oncologia.

Além disso, a equipe MSK disponibilizou o Spectra gratuitamente para pesquisadores de todo o mundo.

“Sou treinado como cientista da computação”, diz a autora sênior do estudo, Dana Pe'er, PhD, que preside o Programa de Biologia Computacional e de Sistemas no Sloan Kettering Institute do MSK. "Eu me esforço para tornar cada ferramenta que construo robusta para que possa ser usada em muitos contextos, não apenas em um. Também tento torná-las o mais acessíveis possível."

“Estou feliz por descobrir uma nova biologia”, ela continua. “E estou igualmente feliz, talvez mais feliz, por construir uma ferramenta fundamental que pode ser usada pela comunidade em geral para fazer muitas descobertas biológicas”.

Juntamente com investigadores do MSK, equipas de diversas instituições já estão a utilizar o Spectra para estudar uma variedade de doenças, acrescenta o Dr.

A Revolução Unicelular

Na última década, a “revolução unicelular” transformou a compreensão humana da saúde e da doença. As tecnologias unicelulares permitem aos cientistas estudar as células individuais numa amostra de tecido ou conjunto de amostras, um tumor, por exemplo, e ver não apenas a variedade de tipos de células que estão presentes (como células cancerígenas versus vários tipos de células imunitárias). mas também quais genes estão ativos em cada célula, lançando nova luz sobre os estados e interações celulares. A tecnologia promoveu novos entendimentos sobre como as células se adaptam e respondem às mudanças nas condições de saúde e doença, incluindo o desenvolvimento de resistência aos tratamentos contra o cancro.

O problema é que a quantidade incompreensível de dados gerados por métodos unicelulares é difícil de analisar e interpretar corretamente. Isto é particularmente verdadeiro quando se tenta observar programas genéticos, genes que trabalham juntos para realizar uma tarefa específica, que estão ativos em vários tipos de células em um tecido, explica o Dr. Pe'er.

“Isso é especialmente importante para estudar as interações entre células cancerígenas e células imunológicas, que envolvem programas genéticos altamente sobrepostos”, diz ela. “Isso causa sérios problemas estatísticos que podem levar a resultados incrivelmente enganosos”.

A equipe reunida pelo Dr. a análise dos dados, mas também criaram uma interface amigável para facilitar sua adoção por outros cientistas.

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