Onderzoekers van de Universiteit van Californië, San Francisco (UCSF) hebben een algoritme ontwikkeld dat kan bepalen hoe cellulaire buurten in weefsels functioneren. Het algoritme, genaamd "TissueMapper", gebruikt ruimtelijke transcriptomics-gegevens om de interacties tussen cellen en hun buren af ​​te leiden. Deze informatie kan worden gebruikt om te begrijpen hoe weefsels zijn georganiseerd en hoe ze reageren op verschillende stimuli.

Spatial transcriptomics is een nieuwe technologie waarmee onderzoekers de genexpressie van cellen in een weefselmonster kunnen meten, terwijl hun ruimtelijke relaties behouden blijven. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om een ​​kaart van het weefsel te maken, waarop te zien is welke genen in elke cel tot expressie komen en hoe ze ten opzichte van elkaar zijn georganiseerd.

TissueMapper gebruikt deze ruimtelijke informatie om de interacties tussen cellen en hun buren af ​​te leiden. Het algoritme identificeert eerst clusters van cellen die vergelijkbare genen tot expressie brengen. Deze clusters worden vervolgens gebruikt om een ​​netwerk van interacties te creëren, waaruit blijkt hoe de cellen met elkaar zijn verbonden.

De onderzoekers testten TissueMapper op verschillende weefselmonsters, waaronder huid, hersenen en hart. Het algoritme kon de interacties tussen cellen in elk weefsel nauwkeurig identificeren en voorspellen hoe de weefsels op verschillende stimuli zouden reageren.

"TissueMapper is een krachtig nieuw hulpmiddel dat kan worden gebruikt om te begrijpen hoe weefsels zijn georganiseerd en hoe ze functioneren", zegt Alex Pollen, PhD, een UCSF-onderzoeker en een van de ontwikkelaars van TissueMapper. "Deze informatie zou kunnen worden gebruikt om nieuwe medicijnen en therapieën te ontwikkelen die zich richten op specifieke celtypen of interacties."

De studie werd gepubliceerd in het tijdschrift Nature Methods.