Компьютер научился распознавать одиночные раковые клетки

Благодаря этому алгоритму, врачи смогут распознавать отдельные типы раковых клеток, пишет "ДС" со ссылкой на Science Daily.

Последние достижения в области одноклеточного секвенирования уже позволили измерить, какие из наших 20000 генов активны в отдельной клетке. Эти методы обеспечивают беспрецедентный уровень детализации. Но, когда этот метод применяется к тысячам клеток из различных тканей, задача становится очень сложной, поскольку необходимо обработать огромные объемы данных.

"Мы разработали SCENIC, компьютерную программу, которая идентифицирует различные типы клеток, на основе экспрессии генов, быстро и точно. Это позволяет лучше понять, как регулируется судьба типов клеток, а также позволяет идентифицировать основные регуляторы, которые могут быть потенциальными целями лекарств", - пояснил биолог Стен Аэртс, один из авторов алгоритма.

После применения программы оказалось, что кластерный анализ по типу клетки оказался для SCENIC точнее, чем у многих специализированных методов кластеризации отдельных клеток.

"Этот новый метод не только поможет нам узнать больше о различных клетках в нашем теле. Это также позволит нам узнать о том, как активность клеток меняется в течение времени, или когда мы заболеваем", - объяснила один из авторов исследования, Сара Айбар Сантос.

Команда уже применила этот метод к ткани мозга мышей и человека. Они также использовали его для анализа и сравнения раковых клеток головного мозга и опухолей кожи, что привело к выявлению новых типов клеток, связанных с метастазами, а также позволило лучше понять механизм распространения раковых клеток в другие части тела.