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Nueva herramienta permite el analisis de celulas a gran escala

Una nueva investigación liderada por Holger Heyn en el Centro Nacional de Análisis Genómico del Centro de Regulación Genómica (CNAG-CRG) presenta un sofisticado marco computacional para analizar los niveles de expresión génica de células individuales, escalable para procesar millones de células individuales. El trabajo, publicado en la edición actual de la revista científica Genome Research, muestra por primera vez una herramienta capaz de analizar ese gran conjunto de datos RNAseq de células individuales. Esto extiende drásticamente los límites de la investigación del genoma de una sola célula.

Todas las células de un cuerpo humano comparten el mismo genoma, pero cada célula tiene el potencial de volverse específica en un tejido u órgano debido a la expresión génica. Los científicos de todo el mundo están estudiando qué diferencia una célula de otra. Uno de los desafíos actuales de la investigación del genoma es analizar muchas células individuales para encontrar e identificar esas diferencias. El análisis de células individuales mediante la secuenciación de ARN de células individuales ha sido crucial para enfrentar este desafío y ha revolucionado nuestra comprensión de la complejidad de los tejidos, órganos y organismos. Al observar la expresión génica de una célula a la vez, los científicos ahora pueden describir la heterogeneidad de una muestra a una resolución sin precedentes y sin conocimiento previo de su composición.

En consecuencia, los proyectos de células individuales a gran escala condujeron a la identificación de tipos de células previamente desconocidos y al diseño de mapas celulares completos de organismos. En el marco del proyecto Human Cell Atlas, los investigadores tienen como objetivo crear un atlas de todos los tipos de células que componen un cuerpo humano. Sin embargo, tales estudios crean cantidades masivas de datos de secuenciación y el análisis de grandes conjuntos de datos es un desafío importante.

Un grupo de científicos del CNAG-CRG, en colaboración con investigadores de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) y del Consorcio Español de Investigación Biomédica en Enfermedades Raras (CIBERER), ha desarrollado un marco computacional eficiente que permite el procesamiento, análisis e interpretación de tales experimentos de una sola célula a gran escala. El grupo ilustró el poder de su estrategia mediante el análisis de uno de los estudios más grandes de células individuales con 1,3 millones de células individuales del cerebro de ratón en desarrollo.

"BigSCale es extremadamente poderoso en la identificación de genes específicos del tipo de célula, lo que ayuda mucho en la interpretación posterior de los experimentos", dice Holger Heyn, líder del equipo CNAG-CRG y autor principal del estudio. La novedad de la herramienta analítica llamada "BigSCale" radica en un modelo numérico que determina con sensibilidad las diferencias entre células individuales. Después de haber trazado cómo las células individuales difieren entre sí, se pueden agrupar en poblaciones de células para describir la complejidad celular de un tejido determinado. Como virtualmente todos los tejidos están compuestos de diferentes tipos y subtipos de células, dicho análisis puede guiar una caracterización exhaustiva e imparcial sin hipótesis iniciales. Los genes marcadores expresados ​​de forma diferencial entre la subpoblación ayudan al investigador a vincular las células con el conocimiento previo sobre la anatomía del tejido o a describir las funciones de los tipos de células recién descubiertos.

Además, la herramienta fue diseñada para enfrentar los desafíos futuros de grandes conjuntos de datos. "Los costos para obtener perfiles unicelulares están disminuyendo y estamos viendo estudios sobre el aumento del número de células", agrega el Dr. Heyn. En este sentido, un módulo en el flujo de trabajo de BigSCale permite el análisis de millones de células a través de una estrategia de convolución dirigida. Aquí, los transcriptomes de célula única de células similares se fusionan en celdas de índice, lo que reduce en gran medida la cantidad de datos que se procesarán.


Con la nueva herramienta en mano, el grupo analizó uno de los mayores conjuntos de datos de expresión de células individuales de 1.3 millones de células, un recurso disponible públicamente de 10x Genomics. "BigSCale nos permitió mirar a fondo en los procesos de desarrollo del cerebro del ratón y caracterizar incluso los tipos de células neuronales raras", comentó Giovanni Iacono, el primer autor del trabajo. Específicamente, la gran cantidad de células permitió al grupo acercarse a una pequeña población de células transitorias llamadas células Cajal-Retzius y describir las principales subestructuras relacionadas con distintas etapas de diferenciación, organización espacial y función celular. "El marco BigSCale proporciona una solución poderosa para prácticamente cualquier especie e incluso es aplicable fuera del contexto de secuenciación del ARN", explica el Dr. Heyn y agrega: "Esperamos que contribuya a la interpretación de estudios a gran escala, como el proyecto Human Cell Atlas ".

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