клеточная биология

Исследователи представили новый метод STITCH (Shape-TranscriptomIc Correlation and Harmonization), предназначенный для анализа взаимосвязи между формой клеток и их генетическим профилем в данных пространственной транскриптомики (ISS). В основе метода лежит использование тангенциального анализа главных компонент (TPCA) на многообразии форм Кендалла, что позволяет получить интерпретируемое представление о контурах клеток, не смешивая параметры формы и размера. В ходе тестирования на наборе данных Xenium метод STITCH превзошел подходы на базе глубокого обучения, успешно восстановив сложную слоистую организацию кератиноцитов и пространственный градиент эксцентриситета ядер. При анализе данных CosMx по меланоме метод выявил устойчивую связь между вытянутыми и треугольными фибробластами и их близостью к злокачественным клеткам, что коррелировало с программой миофибробластов. Кроме того, STITCH независимо подтвердил связь между мезенхимально-подобными состояниями злокачественных клеток и увеличением их площади в двух когортах пациентов. Данная технология открывает новые возможности для интерпретируемого анализа морфологических и транскриптомных взаимосвязей на различных платформах пространственной биологии.

В исследовании представлен GeroEngine — инновационный программный фреймворк на базе вариационных автоэнкодеров (VAE), предназначенный для моделирования траекторий старения тканей по данным секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Основная проблема существующих методов заключается в деструктивном характере scRNA-seq, что исключает возможность долгосрочного наблюдения за одними и теми же клетками, а также в наличии технических артефактов (dropout). Разработанная методология позволяет проводить симуляцию траекторий «вперед» и «назад», что помогло выявить три ключевых столпа старения: коллапс идентичности линий/репликации, половой диморфный эндокринно-стрессовый кор и воспалительное ремоделирование. В ходе тестирования на микроглии и гемопоэтических стволовых клетках (HSC) модель успешно минимизировала технические артефакты, сохранив гетерогенность траекторий. Исследование показало, что программы идентичности восстанавливаются при двунаправленном моделировании, в то время как воспалительные программы (MHC/NF-κB) проявляются преимущественно в направлении старения. Авторы делают важный вывод о том, что для борьбы со старением необходимо фокусироваться на восстановлении гомеостаза (upstream), а не просто на подавлении воспаления (downstream).

Исследователи представили Static2Dynamic — инновационный фреймворк, предназначенный для реконструкции динамических биологических процессов на основе набора статических изображений. Методология решает проблему невозможности непрерывного наблюдения за развитием тканей или прогрессированием заболеваний в реальном времени. Алгоритм работает в три этапа: восстановление непрерывного псевдовремени (pseudotime) в глубоком репрезентативном пространстве, обучение генеративной модели изображений и последующая реконструкция временно согласованных видеороликов. В ходе количественной валидации на двух масштабных наборах данных микроскопических видео, созданных специально для бенчмаркинга, метод продемонстрировал высокую точность сопоставления траекторий псевдовремени с реальной биологической динамикой. Технология позволяет моделировать прошлое и будущее состояния клеток, расширяя границы наблюдаемого пространства живых систем. Статическое изображение теперь может служить отправной точкой для симуляции полных траекторий развития, которые ранее были недоступны для прямой записи.