Decodificación de las transiciones del estado celular impulsadas por la comunicación dinámica intercelular en...

Área de la Ciencia:

• Biología Computacional
• Genómica
• Biología del Desarrollo

Sus antecedentes:

• La determinación del destino celular depende de complejas señales intracelulares e intercelulares.
• La transcriptómica espacial (ST) ofrece información sobre estos procesos, pero el modelado de las transiciones del estado celular (CST) impulsadas por la comunicación intercelular (CCC) es un desafío.

Objetivo del estudio:

• Presentar CCCvelo, un marco computacional novedoso para reconstruir la dinámica de CST impulsada por CCC.
• Integrar gradientes de señalización intercelular y cascadas de factores de transcripción intracelular para modelar la dinámica de la expresión génica.

Principales métodos:

• Desarrolló CCCvelo, un modelo cinético no lineal multiescala unificado.
• Diseñó PINN-CELL, un algoritmo de aprendizaje de coevolución de redes neuronales informadas por la física para la optimización de parámetros y el ordenamiento pseudotemporal.
• Aplicó CCCvelo a conjuntos de datos de ST de alta resolución del córtex de ratón, desarrollo embrionario y cáncer de próstata humano.

Principales resultados:

• CCCvelo reconstruyó con éxito trayectorias morfogenéticas conocidas.
• El método descubrió la reprogramación de la señalización dinámica de CCC durante la progresión de CST.
• Demostró la capacidad de inferir la dinámica espaciotemporal de las transiciones del estado celular gobernadas por CCC.

Conclusiones:

• CCCvelo proporciona una herramienta poderosa para comprender la determinación del destino celular impulsada por CCC.
• El marco avanza el análisis de datos de transcriptómica espacial para estudios de desarrollo y enfermedades.
• Destaca la importancia de la reprogramación dinámica de la red de señalización en la orquestación de las transiciones del estado celular.