36 fois supérieure à la résolution originale, des équipes de l'Université Beihang et de l'Université Tsinghua ont utilisé l'IA pour caractériser les tissus à haute résolution sur une plateforme omique multi-espace, publiée dans la sous-journal Nature

Cadre d'amélioration des données omiques spatiales soScope

1. Introduction

L'omique spatiale a élargi la portée de l'analyse des classes moléculaires, mais de nombreuses techniques sont limitées par la résolution spatiale. Les méthodes informatiques existantes sont principalement ciblées sur les données transcriptomiques et manquent d’adaptabilité aux technologies émergentes d’omique spatiale.

2. Cadre soScope

Des chercheurs de l'Université Beihang et de l'Université Tsinghua ont proposé soScope, un cadre de génération unifié conçu pour améliorer la qualité et la résolution des données omiques spatiales.

3. Principe technique

soScope résume les informations tissulaires multimodales à partir des omiques, des relations spatiales et des images. Produisez des spectres omiques avec une résolution améliorée grâce à l'inférence conjointe des priorités de distribution et à une modélisation spécifique aux omiques.

4. Évaluation des performances

Les résultats de l'évaluation de soScope sur Visium, Xenium, spatial-CUT&Tag, slide-DNA/RNA-seq et d'autres plateformes montrent que :

• améliore les performances d'identification des structures intestinales et rénales
• Révélation de la structure fine du cœur embryonnaire
• Corrigé pour les biais d'échantillon et techniques

5 Applications étendues

soScope a été étendu au séq spatial CITE et au séq spatial ATAC-ARN, tirant parti de l'omique croisée. références pour l’amélioration multi-Omic.

6. Conclusion

soScope fournit un outil polyvalent qui améliore l'utilisation de la technologie et des ressources spatiales omiques.

7. Référence

Cette recherche a été publiée dans « Nature Communications » le 2 août 2024 sous le titre « Caractérisation des tissus à une résolution améliorée sur les plateformes omiques spatiales avec modèle génératif profond ».

Technologie d'omique spatiale des tissus

Les tissus sont composés de cellules avec différents états moléculaires et organisations spatiales. La technologie spatiale omique a fait des progrès significatifs ces dernières années, permettant l’analyse spatiale de diverses classes moléculaires tout en conservant le contexte spatial.

Défis et solutions

Malgré les premiers succès, la technologie de l'omique spatiale est toujours confrontée à deux défis majeurs :

1. Les tissus congelés ou fixés au formol peuvent affecter l'état moléculaire et réduire la précision du séquençage.
2. La plupart des techniques ont une résolution spatiale limitée, ce qui rend difficile la révélation de subtiles hétérogénéités dans la structure des tissus.

La technologie informatique peut améliorer la résolution des données omiques spatiales, mais la plupart des méthodes actuelles ne ciblent qu'une seule modalité tissulaire, ce qui rend difficile l'utilisation complète des informations multimodales.

soScope : Améliorer la résolution spatiale et la qualité des données

Les équipes de recherche de l'Université Beihang et de l'Université Tsinghua présentent Spatiomic Scope (soScope), un cadre entièrement génératif qui simule des données au niveau du point provenant de différentes technologies d'omique spatiale. Le processus de génération de profil vise à améliorer leur résolution spatiale et la qualité des données.

soScope traite chaque point comme un ensemble de « sous-points » avec une résolution spatiale améliorée, dont les caractéristiques omiques sont liées à la localisation spatiale et aux modèles morphologiques. SoScope utilise ensuite un cadre d'apprentissage profond multimodal pour intégrer des profils omiques ponctuels, des relations spatiales et des images morphologiques à haute résolution et déduire conjointement des profils omiques à une résolution sub-spot. En sélectionnant des distributions spécifiques aux omiques, soScope peut modéliser et réduire avec précision la variation des différentes données omiques spatiales.

Illustration : Présentation de soScope et de ses applications. (Source : Papier)

Caractéristiques de soScope :

1. Outil unifié, combiné à des cartes tissulaires multimodales
2. Cartes omiques améliorées (différentes classes moléculaires)
3. Améliorer la résolution spatiale
4. Réduire les changements inutiles
5. Caractérisation Tissu complexe structures (indétectables à la résolution native)

   

   Illustration : Évaluation de soScope sur des ensembles de données transcriptomiques spatiales provenant de plusieurs tissus et plateformes. (Source : article)

L'équipe a évalué de manière approfondie l'efficacité et la généralisabilité de soScope pour plusieurs types moléculaires analysés par plusieurs techniques spatiales, notamment Visium, Xenium, spatial-CUT&Tag, slide-DNA-seq, slide-RNA-seq, spatial-CITE. -seq et ATAC-RNA-seq spatial.

Dans les tissus sains et malades, soScope améliore l'identification du domaine tissulaire, augmente la différentiabilité des marqueurs connus et corrige les données et les biais techniques. La méthode est capable de révéler des structures tissulaires plus fines jusqu’à 36 fois supérieures à la résolution originale. Il peut adapter efficacement les données spatiales multi-omiques pour améliorer simultanément les profils multi-omiques.

Les chercheurs notent qu'il existe plusieurs technologies omiques spatiales basées sur l'imagerie, telles que seqFISH, STARmap et MERFISH, qui peuvent directement réaliser une analyse spatiale à une résolution unicellulaire, mais au détriment d'un débit omique plus faible et de zones tissulaires plus petites. Bien que soScope fournisse des profils améliorés pour des sous-points ou des emplacements cellulaires prédéfinis, il peut ne pas atteindre une résolution subcellulaire.

Illustration : Application de soScope multi-omique à un ensemble de données spatiales de protéines et de transcriptions provenant de tissus cutanés humains à l'aide de CITE-seq spatial. (Source : article)

Améliorez encore la résolution :

• Modifiez soScope pour inclure des données omiques unicellulaires appariées provenant du même tissu, fournissant des informations de résolution plus élevée pour l'inférence de sous-points.
• Intégrez des images H&E en entrée, qui peuvent être facilement annotées par des experts humains dans certaines études cliniques.
• Modifiez soScope pour intégrer des étiquettes humaines et guider l'inférence postérieure de manière semi-supervisée, améliorant ainsi la représentation latente et l'apprentissage du profil.

Réduire les coûts de calcul :

Pour des ensembles de données plus volumineux contenant plusieurs tranches contiguës du même organe, soScope peut :

• S'entraîner sur des données partielles.
• Appliquer sur les sections de tissus restantes.

Potentiel :

Avec l'expansion continue des ressources de données spatiales omiques et l'émergence de nouvelles technologies spatiales, les chercheurs pensent que soScope a le potentiel suivant :

• Un outil polyvalent.
• Exploitez pleinement les données spatiales omiques.
• Améliorez la compréhension des scientifiques des structures tissulaires complexes et des processus biologiques.

Lien papier :
https://www.nature.com/articles/s41467-024-50837-5

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