Nicheformer: первый фундаментальный ИИ-модель, раскрывающая организацию клеток в тканях

Исследователи из Helmholtz Munich и Технического университета Мюнхена (TUM) создали Nicheformer — первую крупномасштабную фундаментальную модель, которая объединяет анализ одиночных клеток (single-cell RNA sequencing) с пространственной транскриптомикой. Обученная на более чем 110 миллионах клеток, модель предлагает новый способ изучать организацию и взаимодействие клеток в тканях.

Преодоление разрыва между методами

Анализ одиночных клеток показывает активные гены, но требует извлечения клеток из их естественного окружения, стирая информацию об их положении и соседях. Пространственная транскриптомика сохраняет этот контекст, но технически ограничена и сложнее для масштабирования.

Nicheformer преодолевает этот барьер, обучаясь как на диссоциированных, так и на пространственных данных. Модель может «переносить» пространственный контекст обратно на клетки, ранее изученные изолированно, фактически реконструируя их положение в общей картине ткани. Для этого команда создала SpatialCorpus-110M — один из крупнейших курируемых ресурсов данных по одиночным клеткам и пространственной транскриптомике.

Результаты и возможности

В исследовании, опубликованном в Nature Methods, модель стабильно превосходила существующие подходы и показала, что пространственные паттерны оставляют измеримые следы в экспрессии генов, даже когда клетки диссоциированы.

«С помощью Nicheformer мы теперь можем в больших масштабах переносить пространственную информацию на диссоциированные данные по одиночным клеткам», — говорит Алехандро Техада-Лапуэрта, соавтор исследования.

Модель также показала интерпретируемость: её внутренние слои выявляют биологически значимые паттерны, что даёт новое понимание того, как ИИ обучается на биологических данных.

Nicheformer — первая фундаментальная модель, обучающаяся непосредственно на пространственной организации, что позволяет реконструировать, как клетки ощущают и влияют на своих соседей. Это связывает модель с концепцией виртуальной клетки — вычислительного представления поведения клеток в их естественной среде.

Будущее: модель тканей и терапии

«С Nicheformer мы делаем первые шаги к созданию ИИ-моделей общего назначения, которые представляют клетки в их естественном контексте — основы модели Виртуальной Клетки и Ткани», — говорит профессор Фабиан Тайс.

Следующая цель команды — разработать «тканевую фундаментальную модель», которая также будет изучать физические взаимоотношения между клетками. Такая модель сможет анализировать микроокружение опухолей и другие сложные структуры в организме, что имеет прямое значение для изучения рака, диабета и хронических воспалений.