Nový výpočetní model odhaluje skrytou ekologii nemocných tkání

Aby vědci pochopili, co řídí progresi onemocnění v tkáních, potřebují více než jen snímek buněk v izolaci – potřebují vidět, kde se buňky nacházejí, jak interagují a jak se tato prostorová organizace mění v různých stavech onemocnění. Nová výpočetní metoda nazvaná MESA (Multiomics and Ecological Spatial Analysis), podrobně popsaná ve studii publikované v Nature Genetics, pomáhá výzkumníkům studovat nemocné tkáně smysluplnějšími způsoby.

Práce podrobně popisuje výsledky spolupráce mezi výzkumníky z MIT, Stanfordské univerzity, Weill Cornell Medicine, Ragon Institute of MGH, MIT a Harvardu a Broad Institute of MIT a Harvardu a vedl ji tým ze Stanfordské univerzity.

MESA přináší do analýzy tkání pohled inspirovaný ekologií. Nabízí nástroj pro interpretaci prostorových omických dat – produkt špičkové technologie, která zachycuje molekulární informace spolu s polohou buněk ve vzorcích tkání. Tato data poskytují mapu „sousedství“ tkání s vysokým rozlišením a MESA pomáhá pochopit strukturu této mapy.

„Integrací přístupů z tradičně odlišných disciplín umožňuje MESA výzkumníkům lépe pochopit, jak jsou tkáně lokálně organizovány a jak se tato organizace mění v různých kontextech onemocnění, čímž umožňuje nová diagnostika a identifikace nových cílů pro prevenci a léčbu,“ říká Alex K. Shalek, ředitel Institutu pro lékařské inženýrství a vědu (IMES), profesor J. W. Kieckhefer v IMES a na katedře chemie a externí člen Kochova institutu pro integrativní výzkum rakoviny na MIT, stejně jako člen Broad Institute a člen Ragon Institute.

„V ekologii lidé studují biodiverzitu napříč regiony – jak jsou druhy zvířat distribuovány a jak interagují,“ vysvětluje Bokai Zhu, postdoktorand MIT a autor studie. „Uvědomili jsme si, že můžeme aplikovat tytéž myšlenky na buňky v tkáních. Místo králíků a hadů analyzujeme T buňky a B buňky.“

Tím, že se na typy buněk dívá jako na ekologické druhy, MESA kvantifikuje „biodiverzitu“ v tkáních a sleduje, jak se tato rozmanitost mění v průběhu onemocnění. Například ve vzorcích rakoviny jater metoda odhalila zóny, kde se nádorové buňky konzistentně vyskytovaly s makrofágy, což naznačuje, že tyto oblasti mohou vést k jedinečným výsledkům onemocnění.

„Naše metoda čte tkáně jako ekosystémy a odhaluje buněčná „horká místa“, která označují včasné známky onemocnění nebo odpovědi na léčbu,“ dodává Zhu. „To otevírá nové možnosti pro přesnou diagnostiku a návrh terapie.“

MESA nabízí také další významnou výhodu: Dokáže výpočetně obohatit data o tkáních bez nutnosti dalších experimentů. Pomocí veřejně dostupných datových souborů jednotlivých buněk nástroj přenáší další informace – například profily exprese genů – na existující vzorky tkání. Tento přístup prohlubuje pochopení toho, jak prostorové domény fungují, zejména při porovnávání zdravých a nemocných tkání.

V testech napříč několika datovými soubory a typy tkání MESA odhalila prostorové struktury a klíčové populace buněk, které byly dříve přehlíženy. Integruje různé typy omických dat, jako je transkriptomika a proteomika, a vytváří vícevrstvý pohled na architekturu tkání.

MESA, která je v současné době dostupná jako balíček Pythonu, je určena pro akademický a translační výzkum. Ačkoli prostorová omika je stále příliš náročná na zdroje pro rutinní klinické použití v nemocnicích, technologie získává na popularitě mezi farmaceutickými společnostmi, zejména pro klinické zkoušky, kde je pochopení reakcí tkání klíčové.

„To je teprve začátek,“ říká Zhu. „MESA otevírá dveře k použití ekologické teorie k rozluštění prostorové složitosti onemocnění – a v konečném důsledku k jeho lepší predikci a léčbě.“