Yeni Araç, Biyoloji Verilerini Hücresel Atlaslarda Topluyor
Özet
Nature Genetics dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma, hücrelerin dokulardaki konumlarını ve işlevlerini haritalandıran "SpaMosaic" adlı yapay zeka tabanlı bir hesaplama yöntemini tanıtıyor. Bu yenilikçi araç, farklı laboratuvarlardan ve teknolojilerden elde edilen eksik veya dağınık çoklu omik (multi-omics) verilerini başarıyla birleştirerek hücresel atlasların oluşturulmasını kolaylaştırıyor. Özellikle beyin gelişimi, nöroinflamasyon ve ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. gibi karmaşık hastalıkların anlaşılmasında çığır açıcı bir potansiyele sahip olan bu yöntem, yüksek maliyetli deneylere olan ihtiyacı azaltıyor.
Nature Genetics dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma, vücudumuzdaki hücrelerin mekansal haritasını çıkarma çalışmalarını büyük ölçüde hızlandırabilecek yeni bir hesaplama yöntemini gözler önüne seriyor.
Dokuların ultra yüksek çözünürlüklü haritaları olarak da tanımlanan mekansal çoklu omik (spatial multi-omics)Mekansal Çoklu Omik (Spatial Multi-omics)Hücrelerin doku içindeki orijinal konumlarını koruyarak genomik, transkriptomik ve proteomik gibi birden fazla moleküler katmanın aynı anda ve bir arada analiz edilmesini sağlayan ileri teknoloji. teknolojileri, bilim insanlarının bir hücrede hangi genlerin veya proteinlerin aktif olduğunu görmelerinin yanı sıra, bu aktivitenin tam olarak nerede gerçekleştiğini de tespit etmelerine olanak tanıyor. Bu mekansal bağlam; beyin, bağışıklık dokuları ve gelişmekte olan embriyolar gibi karmaşık yapıların anlaşılmasında kritik bir öneme sahip.
Ancak çalışmanın ortak yazarlarından, Ken ve Ruth Davee Nöroloji Anabilim Dalı Davranışsal Nöroloji Bölümü Öğretim Üyesi Dr. David Gate'e göre, birden fazla moleküler katmanı aynı anda yakalamak hem oldukça maliyetli hem de teknik açıdan zorlayıcı bir süreç. Aynı zamanda Abrams Nörogenomik Araştırma Merkezi'nin yöneticiliğini de yürüten Dr. Gate, "Uygulamada araştırmacılar, her biri yalnızca bazı katmanları yakalayabilen, genellikle farklı teknolojilerden veya laboratuvarlardan elde edilmiş, 'grup etkileri' (batch effects) ve eksik parçalar içeren 'mozaik' veri kümeleriyle karşı karşıya kalıyorlar" diyerek mevcut zorluğu özetliyor.
İşte bu büyüyen sorunu çözmek amacıyla "SpaMosaic" adı verilen yeni bir hesaplama yöntemi geliştirildi. Hesaplamalı biyoloji alanındaki araştırmacıların öncülük ettiği iş birlikçi bir ekip tarafından tasarlanan bu araç, mekansal veri kümelerini hizalamak ve entegre etmek için yapay zekadan yararlanıyor.
Araştırmacılar bu yeni aracı geliştirmek için, yapay zeka modellerinin veri kümeleri arasındaki anlamlı benzerlikleri ve farklılıkları öğrenmesine yardımcı olan "kontrastif öğrenme" (contrastive learning) yöntemini, komşu hücreler arasındaki mekansal ilişkileri hesaba katan "grafik sinir ağları" (graph neural networks) ile birleştirdi. Ortaya çıkan ortak veri kümesi; bireysel veri kümeleri bu özelliklerin yalnızca bir kısmını ölçmüş olsa bile RNA, protein, kromatin erişilebilirliğiKromatin ErişilebilirliğiDNA'nın hücre çekirdeği içindeki paketlenme yoğunluğunun, genetik bilginin okunmasına ne kadar izin verdiği. ve histon modifikasyonu verilerinin birlikte analiz edilmesine olanak tanıyor.
Yapılan kıyaslama deneylerinde SpaMosaic; fare beyni gelişimi, fare embriyoları ve lenf düğümü ile bademcik gibi insan bağışıklık dokularını kapsayan hem simüle edilmiş hem de gerçek dünya veri kümelerinde mevcut entegrasyon yöntemlerinden tutarlı bir şekilde daha iyi performans gösterdi. Araştırmacılar, veri kümeleri farklı teknolojilerden veya gelişimsel aşamalardan gelse bile, aracın biyolojik olarak anlamlı mekansal alanları (ortak işlevsel kimliğe sahip doku bölgelerini) tanımlamada son derece başarılı olduğunu saptadı.
Dr. Gate, "SpaMosaic, örneklerin nasıl işlendiğine bağlı teknik farklılıklar gibi 'grup etkilerini' ortadan kaldırırken, gerçek biyolojik verileri olduğu gibi koruma konusunda da son derece etkili" dedi.
SpaMosaic’in en yenilikçi yeteneklerinden biri de doğrudan ölçülmemiş moleküler katmanları tahmin edebilmesi. Fare beynine ait geniş bir mozaik veri kümesinde bu araç, yalnızca transkriptomTranskriptomBir hücre veya dokuda belirli bir zamanda sentezlenen tüm RNA moleküllerinin (mRNA, tRNA, rRNA vb.) tamamı.ik (gen ifadesi) verilerinin mevcut olduğu bölgelerdeki histon modifikasyon modellerini tahmin etmeyi başardı. Dr. Gate bu durumu, "SpaMosaic boşlukları doldurdu ve gen aktivitesi ile epigenetikEpigenetikDNA dizisinde değişiklik olmaksızın gen ekspresyonunu etkileyen kalıtsal değişikliklerdir. düzenleme arasında, doğrudan ölçülen kromatin verilerinin bazen gösterdiğinden daha güçlü bağlantılar ortaya çıkardı" sözleriyle açıkladı.
Elde edilen bulgular, bu yöntemin moleküler katmanlar arasındaki düzenleyici ilişkileri açığa çıkarabileceğini ve böylece maliyetli ve teknik açıdan zorlu deneylere güçlü bir alternatif sunabileceğini gösteriyor. Dr. Gate, araştırmacıların artık tek bir deneyin ölçebilecekleriyle sınırlı kalmayıp, çalışmaları, platformları ve laboratuvarları aşan verileri birleştirebileceklerini vurguluyor.
"Bu gelişme, dokuların gerçek çoklu omik 'atlaslarını' oluşturmak için ezber bozan bir nitelikte" diyen Dr. Gate, sözlerini şöyle sürdürüyor: "Bizim odak noktamız olan sinirbilim açısından bu; beyin gelişimi, nöroinflamasyon ve nihayetinde mekansal ilişkilerin ve çok katmanlı düzenlemenin kritik olduğu Alzheimer veya ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. gibi hastalık durumlarının daha iyi haritalandırılması anlamına geliyor. Her laboratuvarın her örnek üzerinde mükemmel çok modlu deneyleri tekrarlamasına gerek kalmadan keşif sürecini hızlandırıyor."
Ekip, SpaMosaic'i daha da büyük veri kümelerine ölçeklendirmek de dahil olmak üzere sonraki adımları şimdiden planlıyor. Dr. Gate, iş birlikçileriyle birlikte, tahmin edilen verilerin ne kadar güvenilir olduğunu değerlendirmek için yöntemi daha fazla test edeceklerini belirtiyor.
Dr. Gate, çalışmanın önemini şu sözlerle vurguluyor: "Bu proje, hesaplama alanındaki yenilikçiler ile deneysel biyologların yakın iş birliği içinde çalıştıklarında nelerin başarılabileceğinin harika bir örneğidir. SpaMosaic gibi araçlar, mekansal çoklu omik çalışmalarını demokratikleştirerek daha fazla laboratuvarın büyük ölçekli doku atlaslarına katkıda bulunmasını ve bunlardan yararlanmasını sağlayacak."
Söz konusu çalışma, Singapur Bilim, Teknoloji ve Araştırma Ajansı (A*STAR) BMRC Merkezi Araştırma Fonu Ödülü ve Yapay Zeka, Analitik ve Bilişim (AI3) Yatay Teknoloji Program Ofisi başlangıç hibeHibeGenellikle araştırma, eğitim veya sosyal projeler gibi belirli bir amacı desteklemek için karşılıksız olarak verilen mali yardım veya fon.si tarafından desteklenmiştir.