Perfilamiento iterativo, multimodal y escalable de una sola célula para el descubrimiento y la caracterización de...

Área de la Ciencia:

• Biología molecular
• Biología de sistemas
• La genómica

Sus antecedentes:

• La señalización celular es crucial para las funciones celulares, pero identificar sus reguladores y consecuencias es complejo.
• La comprensión de las vías de señalización requiere enfoques integrados para vincular los cambios moleculares a los estados celulares.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un marco experimental y computacional iterativo para identificar y caracterizar los reguladores de proteínas de señalización.
• Nominar nuevos reguladores de la vía de señalización mTOR utilizando un estudio de caso de RPS6 fosforilado (pRPS6).

Principales métodos:

• Utilizó un flujo de trabajo personalizado con el ensayo 10x Flex para el perfilado conjunto de perturbaciones de proteínas, ARN y CRISPR de una sola célula.
• Generó un conjunto de datos de medición de proteínas y ARN emparejado a través de perturbaciones específicas para entrenar un modelo predictivo.
• Se aplicó un modelo predictivo basado en transcriptómica a un conjunto de datos Perturb-seq de todo el genoma para el cribado *in silico*.

Principales resultados:

• Se ha entrenado con éxito un modelo predictivo que vincula los datos transcriptómicos con los niveles de pRPS6.
• Reguladores novedosos designados de la señalización mTOR a través del cribado en silicio de todo el genoma.
• La validación experimental confirmó las predicciones y reveló diversos mecanismos de regulación, incluida la actividad anabólica, la proliferación y las vías de estrés.

Conclusiones:

• El marco experimental y computacional integrado permite el fenotipo multimodal escalable y el descubrimiento de reguladores de señalización.
• Este enfoque avanza en el estudio de la señalización celular al proporcionar un método robusto para identificar moduladores de vías.
• Demostró el poder de combinar datos multicelulares y de perturbación para el descubrimiento biológico.