Nicheformer: ИИ-модель раскрывает организацию клеток в тканях

Предобучение Nicheformer: представление данных 57 миллионов диссоциированных клеток и пространственных данных 53 миллионов клеток. Автор: Анна Шаар, Helmholtz Munich / Алехандро Техада-Лапуэрта / Анна К. Шаар

Исследователи из Helmholtz Munich и Технического университета Мюнхена разработали Nicheformer — первую крупномасштабную базовую модель, которая объединяет одноклеточный анализ с пространственной транскриптомикой. Обученная на данных более 110 миллионов клеток, она предлагает новый способ изучения организации и взаимодействия клеток в тканях.

Недостающий контекст в одноклеточных данных

Одноклеточное РНК-секвенирование произвело революцию в биологии, показывая, какие гены активны в отдельных клетках. Однако этот подход требует извлечения клеток из их естественной среды, стирая информацию об их положении и соседях.

ИИ-модель раскрывает скрытые структуры тканей

Nicheformer преодолевает этот барьер, обучаясь как на диссоциированных, так и на пространственных данных. Модель может «переносить» пространственный контекст на клетки, которые ранее изучались изолированно, восстанавливая их положение в общей структуре ткани.

В исследовании, опубликованном в Nature Methods, модель стабильно превосходила существующие подходы и показала, что пространственные паттерны оставляют измеримые следы в экспрессии генов, даже когда клетки диссоциированы.

«С помощью Nicheformer мы теперь можем переносить пространственную информацию на диссоциированные одноклеточные данные в больших масштабах», — говорит Алехандро Техада-Лапуэрта, аспирант Helmholtz Munich и соавтор исследования.

Исследователи также представили набор пространственных тестовых задач, которые ставят перед будущими моделями задачу захвата архитектуры тканей и коллективного клеточного поведения.

Следующие шаги

«С помощью Nicheformer мы делаем первые шаги к созданию универсальных ИИ-моделей, которые представляют клетки в их естественном контексте — основы модели виртуальной клетки и ткани», — говорит профессор Фабиан Тайс.

В следующем проекте команда планирует разработать «тканевую базовую модель», которая также будет изучать физические взаимоотношения между клетками. Такая модель поможет анализировать микроокружение опухолей и другие сложные структуры в организме.