_ Un cadru universal pentru biologia spațială

Procesele biologice sunt încadrate în contextul în care au loc. Un nou instrument dezvoltat de Stegle Group de la EMBL Heidelberg și Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ) ajută la punerea rezultatelor cercetării în biologie moleculară într-un context mai bun de împrejurimile celulare, prin integrarea diferitelor forme de date spațiale.

Într-un țesut, fiecare celulă individuală este înconjurată de alte celule și toate interacționează constant între ele pentru a da naștere unei funcții biologice. Pentru a înțelege cum funcționează sau funcționează defectuos țesuturile în boli precum cancerul, este crucial nu numai să învățăm caracteristicile fiecărei celule, ci și să ținem cont de contextul lor spațial. Caracterizarea cantitativă a celulelor în contextul spațiului fizic pe care îl locuiesc este cheia pentru înțelegerea sistemelor complexe.

Tehnologiile care permit aceste tipuri de explorare se numesc tehnologii omice spațiale, iar dezvoltarea lor în progres contribuie la creșterea numărului de celule. popularitatea biologiei spațiale. Astfel de tehnologii pot oferi informații detaliate despre componența moleculară a celulelor individuale și aranjarea lor spațială.

Cu toate acestea, aceste tehnologii se concentrează pe diferite caracteristici ale unei celule, cum ar fi nivelurile de ARN sau proteine, iar seturile de date rezultate sunt gestionate. și stocate în diverse moduri. Pentru a rezolva această provocare, un proiect de colaborare condus de Stegle Group a dezvoltat SpatialData, un standard de date și un cadru de software care le permite oamenilor de știință să reprezinte datele dintr-o gamă largă de tehnologii spațiale omice într-o manieră unificată.

De-a lungul timpului. ultimul deceniu, numeroase tehnologii au fost dezvoltate atât de mediul academic, cât și de industrie pentru vizualizarea spațială a țesuturilor, celulelor și compartimentelor subcelulare. Cu toate acestea, fiecare tehnică se concentrează pe un număr mic de caracteristici dezirabile și prezintă compromisuri aferente. De exemplu, Visium de la 10x Genomics captează informații despre expresia tuturor genelor dintr-un țesut, dar nu oferă o rezoluție cu o singură celulă.

În schimb, testul 10x Genomics Xenium, MERFISH sau platforma MERSCOPE de la Vizgen produc hărți cu granulație fină ale expresiei genelor cu rezoluție subcelulară. Cu toate acestea, aceste teste sunt în prezent limitate la câteva sute de gene preselectate. Iar lista de astfel de tehnologii, fiecare oferind o mică parte din imaginea completă, continuă să crească.

Această eterogenitate a tehnologiilor se reflectă pe partea computațională printr-o eterogenitate și mai mare a formatelor de fișiere: fiecare tehnologie vine cu propriul format de stocare și, adesea, datele generate de aceeași tehnologie pot fi stocate în mai multe formate.

Practic, acest lucru aduce mai multe provocări pentru analiza datelor omice spațiale. Metodele de vizualizare și analiză sunt de obicei adaptate unei anumite tehnologii, ceea ce limitează compatibilitatea datelor și face dificilă integrarea diferitelor metode într-o singură conductă de analiză. Cu toate acestea, pentru o înțelegere holistică a unui sistem biologic, este important să se analizeze simultan diferite caracteristici celulare sau mostre din diferite locații.

Tehnologiile Omics generează cantități enorme de date (terabyți de imagini, milioane de celule, miliarde de molecule individuale), cerând soluții de inginerie optimizate. Prin urmare, biologia spațială are nevoie urgentă de un cadru universal care să poată integra date prin experimente și tehnologii și să ofere perspective holistice asupra sănătății și bolilor. Aici intervine SpatialData.

„Există o nevoie puternică de a stabili soluții comunitare pentru gestionarea și stocarea datelor spațiale omice. În special, este nevoie de a dezvolta noi standarde de date și baze de calcul care să permită unificarea abordărilor de analiză în întreaga lume. spectru complet de diferite tehnologii spațiale omice care apar”, a declarat Oliver Stegle, lider de grup la EMBL în Unitatea de biologie a genomului și șeful diviziei de genomică computațională și genetică a sistemelor din Centrul german de cercetare a cancerului (DKFZ).

„Un prim pas major în această direcție este SpatialData, un standard de date și un cadru software care unește și adaptează conceptele anterioare de gestionare a datelor de la multi-omic cu o singură celulă la domeniul spațial.”

SpatialData unifică și integrează date din diferite tehnologii omice, punând în legătură tehnologiile de ultimă generație cu un cadru care permite accesul și manipularea datelor cu performanțe computaționale.

Acest instrument a fost introdus într-o publicație Nature Methods, autor de Luca Marconato în timpul doctoratului. la EMBL în Stegle Group, o diplomă comună cu Facultatea de Bioștiințe a Universității din Heidelberg.

„Am dezvoltat cadrul SpatialData pentru a atenua provocările de reprezentare a datelor atunci când studiem biologia spațială, astfel încât cercetătorul să poată concentrați-vă pe analiza biologică, mai degrabă decât să fie încetinită de manipulările obositoare de date, altfel necesare chiar și doar pentru a vizualiza datele Cadrul oferă o reprezentare unificată și implementează operații ergonomice pentru procesarea convenabilă a datelor spațiale”, a spus Marconato.

Instrumentul permite oricărui cercetător să-și importe datele și să efectueze sarcini precum reprezentarea, procesarea și vizualizarea datelor. În plus, oferă opțiunea de a adnota în mod interactiv datele și de a le salva într-un format independent de limbă, facilitând apariția strategiilor de analiză care combină metode din diferite limbaje de programare sau comunități de analiză.

Cadrul a fost creat. dezvoltat ca un proiect de colaborare între mai multe instituții precum DKFZ, Universitatea Tehnică din München, Centrul Helmholtz München, German BioImaging, ETH Zürich, VIB Center for Inflammation Research din Belgia, precum și grupurile Huber și Saka de la EMBL.

„Ne-am desfășurat cercetarea și dezvoltarea tehnologică, ținând cont de beneficiile pentru comunitatea științifică mai mare”, a spus Giovanni Palla, co-primul autor și Ph.D. student la Helmholtz Center München.

„Nu numai că am stabilit un proiect de colaborare interdisciplinară între institutele de cercetare, dar am lucrat îndeaproape cu dezvoltatori care lucrează cu diferite tehnologii spațiale și în diferite limbaje de programare pentru a aborda problema interoperabilității. ca urmare, cadrul nostru este compatibil cu marea majoritate a testelor de omică spațială din mediul academic și din industrie.

„Fiind publicate în mod deschis, alți cercetători pot folosi acum liber SpatialData pentru a-și gestiona propriile date și pentru a avea posibilitatea de a colabora în diverse tehnologii și subiecte de cercetare."

"În lucrarea noastră, ilustrăm trei caracteristici importante ale SpatialData", a explicat Kevin Yamauchi, co-primul autor și cercetător postdoctoral la ETH Zürich.

"În primul rând, prezentăm o interfață standardizată și un format de stocare unificat (bazat pe OME-NGFF) pentru toate tehnologiile spațiale omice. În al doilea rând, folosind reprezentarea unificată, integrăm semnale din mai multe modalități. Aici, transferăm adnotări peste modalități și cuantificăm semnalele folosind aceste adnotări transferate. În cele din urmă, vă prezentăm o modalitate de adnotare interactivă a imaginilor (patologice) și de a folosi adnotările pentru a analiza profilurile moleculare asociate."

SpatialData oferă o reprezentare interactivă a datelor, atât pe hard disk-ul dvs., cât și pe RAM-ul computerului dvs., care permite analiza datelor de imagini mari sau a mai multor geometrii sau celule.

Alte caracteristici cheie proeminente sunt capacitatea cadrului de a alinia și adnota datele omice într-un sistem de coordonate comun. Astfel, SpatialData permite gestionarea și manipularea eficientă a seturilor de date spațiale, inclusiv definirea unui sistem de coordonate comun între tehnologiile bazate pe secvențiere și imagistică.

Echipa interdisciplinară a folosit cadrul SpatialData pentru a reanaliza un cancer de sân multimodal. set de date de la 10X Genomics ca dovadă de concept. Acest set de date cuprinde secțiuni consecutive ale aceluiași bloc de cancer de sân, în care fiecare secțiune este analizată folosind tehnologii diferite, cum ar fi Visium, Xenium și un set de date separat scRNA-seq.

Studiul demonstrează natura complementară a acestor tehnologii. . „Prin integrarea 10X Xenium și scRNAseq, am mapat tipurile de celule în spațiu”, a spus Elyas Heidari, Ph.D. candidat la DKFZ și unul dintre autorii studiului.

„În continuare, am folosit 10X Visium pentru a identifica clonele de cancer în spațiu. Acest lucru se poate face deoarece avem citiri la nivelul transcriptomului. În cele din urmă, am folosit Imaginile de microscopie colorate cu H&E pentru a identifica regiunile de interes pentru adnotările histopatologice. Această analiză a prezentat cu succes o aplicație unică a SpatialData în deblocarea analizelor multimodale ale seturilor de date rezolvate spațial.”

În viitor, tumora unui pacient ar putea. să fie analizate cu diferite tehnologii utilizate în mod obișnuit în clinică, cu datele apoi unificate de SpatialData pentru a obține o înțelegere holistică a tumorii. În plus, interfața interactivă ar permite medicului să adnoteze datele, permițând astfel analiza detaliată a regiunilor și caracteristicilor tumorale specifice, ceea ce poate duce la abordări de tratament personalizate.

(Fluierul)