ИИ и одноклеточная геномика: Новое ПО предсказывает судьбу клеток

Традиционные методы секвенирования отдельных клеток дают статичные снимки, что затрудняет изучение динамики развития клеток и активности генов. Метод 'RNA velocity' (скорость РНК) позволяет вычислительно реконструировать траекторию развития клетки, но применим только к стабильным популяциям. Ученые искали способ расширить эту концепцию на динамические популяции, важные для понимания развития клеток и реакции на болезни.

Скорость в одноклеточных данных

Исследователи из Института вычислительной биологии Helmholtz Zentrum München и кафедры математики TUM разработали scVelo (single-cell velocity). Этот метод оценивает скорость РНК с помощью модели на основе ИИ, решая полную ген-специфичную транскрипционную динамику. Это позволяет обобщить концепцию RNA velocity для различных биологических систем, включая динамические популяции.

"Мы использовали scVelo, чтобы раскрыть развитие клеток в эндокринной части поджелудочной железы, в гиппокампе и изучить динамические процессы при регенерации легких — и это только начало", — говорит Фолькер Берген, главный создатель scVelo.

С помощью scVelo можно оценить скорости реакций транскрипции, сплайсинга и деградации РНК без экспериментальных данных. Это помогает понять клеточную идентичность и фенотипическую гетерогенность. Введенное ими латентное время реконструирует неизвестное время развития, чтобы расположить клетки вдоль траектории биологического процесса. Это особенно полезно для понимания клеточного принятия решений. Кроме того, scVelo выявляет регуляторные изменения и потенциальные гены-драйверы, помогая понять не только как, но и почему клетки развиваются определенным образом.

Основа для персонализированного лечения

Инструменты на основе ИИ, такие как scVelo, способствуют развитию персонализированного лечения. Переход от статичных снимков к полной динамике позволяет исследователям перейти от описательных моделей к прогностическим. В будущем это может помочь лучше понять прогрессирование заболеваний, например, образование опухолей, или раскрыть клеточную сигнализацию в ответ на лечение рака.

"scVelo был загружен почти 60 000 раз с момента его выпуска в прошлом году. Он стал краеугольным инструментом для кинетического фундамента в одноклеточной транскриптомике", — добавляет профессор Фабиан Тайс, руководитель исследования.