Метод будущего использует визуализацию отдельных клеток для выявления генетических взаимодействий

Исследователи из MIT и Гарвардской медицинской школы разработали новый вычислительный метод анализа данных визуализации отдельных клеток для идентификации взаимодействий внутри биологических сетей.

Суть метода:

• Цель: Использовать обширные данные высокопроизводительной микроскопии (сотни морфологических признаков на клетку) не только для классификации, но и для понимания механизмов, стоящих за изменениями формы клеток.
• Подход: Новый вычислительный модель интегрирует предварительные знания о пути и анализирует сходные морфологические изменения при генетических пертурбациях, чтобы выявить потенциальные взаимодействия в сети.

Демонстрация на примере:

• Сеть: Rho-сигнальный путь у плодовых мушек, регулирующий адгезию и подвижность клеток.
• Эксперимент: Компоненты сети "выключали" с помощью RNA-интерференции, затем визуализировали тысячи клеток, измеряя периметр, площадь ядра и более 150 других признаков.
• Результат: Метод, используя данные комбинаторных "нокаутов", смог точно вывести взаимодействия в Rho-сети, превзойдя точность анализа одиночных пертурбаций.

Значение и перспективы:

• Важность комбинаторных экспериментов: Результаты подчёркивают их необходимость для вывода сложных сетей из-за естественной избыточности сигнальных путей.
• Клиническая релевантность: Поскольку нарушения Rho-пути у человека связаны с раком и другими заболеваниями, предсказанные взаимодействия — перспективные кандидаты для будущих исследований.
• Будущее: В сочетании с другими источниками данных, визуализация как новый источник высокопроизводительной информации может значительно повысить точность известных сигнальных сетей, заменяя ручной анализ автоматизированной обработкой множества клеточных изображений.