Science >> Wetenschap >  >> Biologie

Onderzoekers ontwikkelen een nieuwe AI-tool voor snelle en nauwkeurige weefselanalyse ter ondersteuning van de ontdekking en diagnostiek van geneesmiddelen

BANKSY's op buurten gebaseerde strategie voor het vergroten van functies voor clustering. Credit:Natuurgenetica (2024). DOI:10.1038/s41588-024-01664-3

Een team van wetenschappers van A*STAR's Genome Institute of Singapore (GIS) en Bioinformatics Institute (BII) heeft een nieuwe AI-softwaretool ontwikkeld genaamd "BANKSY" die automatisch de celtypen herkent die aanwezig zijn in een weefsel, zoals spiercellen, zenuwcellen , en vetcellen.



BANKSY gaat een stap verder dan conventionele AI-tools, die cellen in clusters kunnen groeperen als ze vergelijkbare moleculen bevatten, en kijkt ook hoe vergelijkbaar de omgeving van de cellen in het weefsel is.

Met BANKSY zouden onderzoekers hun begrip van weefselprocessen bij diverse ziekten sneller en nauwkeuriger kunnen verbeteren, wat de ontwikkeling van effectievere diagnostiek en behandelingen voor kanker, neurologische aandoeningen en andere ziekten kan ondersteunen. Dit onderzoek is gepubliceerd in het artikel "BANKSY unificeert celtypering en weefseldomeinsegmentatie voor schaalbare ruimtelijke omics-gegevensanalyse" in Nature Genetics .

BANKSY is bedreven in het identificeren van subtiel verschillende celgroepen in ruimtelijke moleculaire profielen die zijn gegenereerd uit weefselmonsters. Bovendien richt BANKSY zich op het duidelijke maar gerelateerde probleem van het afbakenen van functioneel verschillende anatomische gebieden in weefselsecties. Het kan bijvoorbeeld gelaagde structuren in de menselijke voorhersenen onderscheiden.

Technologieën voor ruimtelijke moleculaire profilering (Spatial Omics) zijn krachtige microscopen waarmee wetenschappers weefsels tot in detail kunnen bestuderen door de exacte locaties van individuele biologische moleculen in cellen te onthullen, evenals de rangschikking van cellen in weefsels.

Dit helpt hen te begrijpen hoe cellen in weefsels samenkomen om hun normale fysiologische functies uit te voeren en ook hoe ze zich gedragen (of zich misdragen) bij ziekten zoals kanker, autisme of infectieziekten zoals COVID-19. Dit inzicht is essentieel voor een nauwkeurigere diagnose en behandeling op maat van patiënten, evenals voor de ontdekking van nieuwe medicijnen.

BANKSY is schaalbaar naar grote datasets en sneller dan bestaande ruimtelijke methoden. Runtimes van BayesSpace, FICT, Giotto's HMRF-module, GraphST, MERINGUE's ruimtelijke clusteringmodule, SpaGCN, SpiceMix, STAGATE, niet-ruimtelijke clustering (Seurat) en BANKSY voor toenemende celaantallen, tot 2 miljoen cellen. Alle methoden zijn gebenchmarkt op een machine met 16 CPU's en 128 GB. De looptijden worden weergegeven tot aan het maximale aantal cellen dat door elke methode wordt ondersteund, met een grenswaarde van 16 uur. Credit:Natuurgenetica (2024). DOI:10.1038/s41588-024-01664-3

BANKSY kan biologen helpen bij het interpreteren en verkrijgen van inzichten uit de nieuwste Spatial Omics-technologieën die de afgelopen jaren zijn ontstaan. BANKSY is veelzijdig, nauwkeurig, snel en schaalbaar en onderscheidt zich van bestaande methoden voor het analyseren van zowel RNA- als eiwitgebaseerde Spatial Omics-gegevens.

BANKSY kan grote datasets van meer dan twee miljoen cellen verwerken, is 10 tot 1.000 keer sneller dan concurrerende methoden die zijn getest en is twee tot 60 keer schaalbaarder. Dit betekent dat de methode ook kan worden toegepast op andere belangrijke gegevensverwerkingsstappen, zoals het detecteren en verwijderen van delen van het monster van slechte kwaliteit en het samenvoegen van monsters van verschillende patiënten voor gecombineerde analyse.

BANKSY is onafhankelijk gebenchmarkt en het best presterende algoritme voor ruimtelijke omics-gegevens gebleken door twee onafhankelijke onderzoeken, waarvan er één concludeerde dat BANKSY een krachtige oplossing zou kunnen zijn voor de identificatie van domeinen. In het andere onderzoek werden zes algoritmen getest en werd BANKSY als de meest nauwkeurige geselecteerd voor hun data-analyse.

Dr. Shyam Prabhakar, Senior Group Leader bij het Laboratory of Systems Biology and Data Analytics en Associate Director van Spatial and Single Cell Systems bij A*STAR's GIS, zei:"We verwachten dat BANKSY een baanbrekende tool zal zijn die helpt om het potentieel van opkomende Spatial Omics-technologieën."

"Dit zal hopelijk ons ​​begrip van weefselprocessen bij diverse ziekten verbeteren, waardoor we effectievere behandelingen kunnen ontwikkelen voor kankers, neurologische aandoeningen en vele andere pathologieën."

Professor Liu Jian Jun, waarnemend uitvoerend directeur bij A*STAR's GIS, zei:"Het werk aan BANKSY bevordert onze strategie om high-throughput technologieën te combineren met schaalbare, robuuste AI-software voor het oplossen van problemen en het identificeren van de aanwijzingen voor wat een verschil kan maken in het leven van patiënten."

Dr. Iain Tan, Senior Consultant, Afdeling Medische Oncologie bij het National Cancer Center Singapore en Senior Clinician Scientist bij A*STAR's GIS Laboratory of Applied Cancer Genomics, zei:"We gebruiken BANKSY om de cellen te identificeren die tumoren helpen groeien en verspreiden naar andere delen van het lichaam – medicijnen die zich op zulke cellen richten zouden een veelbelovende richting kunnen zijn voor de behandeling van kanker."

Meer informatie: Vipul Singhal et al., BANKSY verenigt celtypering en weefseldomeinsegmentatie voor schaalbare ruimtelijke omics-gegevensanalyse, Nature Genetics (2024). DOI:10.1038/s41588-024-01664-3

Journaalinformatie: Natuurgenetica

Aangeboden door Agentschap voor Wetenschap, Technologie en Onderzoek (A*STAR), Singapore