AutoFlow: Una aplicación Shiny interactiva para el análisis de citometría de flujo supervisado y no supervisado

Área de la Ciencia:

• Inmunología
• Biología Computacional
• Bioinformática

Sus antecedentes:

• La citometría de flujo (FC) es crucial para el análisis celular, pero la determinación manual de umbrales es subjetiva y requiere mucho tiempo.
• Los avances en la tecnología de FC requieren métodos de análisis automatizados.
• El aprendizaje automático (ML) ofrece soluciones, pero requiere experiencia especializada, lo que destaca la necesidad de herramientas accesibles.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una aplicación R Shiny fácil de usar y de código abierto para el análisis automatizado de citometría de flujo.
• Proporcionar flujos de trabajo de ML tanto supervisados como no supervisados para diversas necesidades de análisis de datos de FC.
• Permitir a los científicos sin una experiencia considerable en ML realizar análisis avanzados de FC.

Principales métodos:

• Se desarrolló AutoFlow, una aplicación R Shiny que integra algoritmos de ML para datos de FC.
• Se implementó el preprocesamiento automatizado: compensación de fluorescencia, exclusión de desechos, identificación de células únicas y marcación de marcadores.
• Se incluyeron la cuantificación de MFI y las capacidades de clasificación/agrupamiento posteriores.
• Se validó utilizando conjuntos de datos públicos (Mosmann, Nilsson Rare) y novedosos (BM-MPS).

Principales resultados:

• AutoFlow demostró un rendimiento robusto en múltiples conjuntos de datos.
• La clasificación supervisada en BM-MPS logró una precisión del 97,2%.
• Se logró una alta sensibilidad y especificidad para poblaciones raras (Mosmann Rare: 87,5% de sensibilidad; Nilsson Rare: 87,9% de sensibilidad).
• El agrupamiento no supervisado identificó poblaciones celulares biológicamente relevantes, incluidas nuevas candidatas.

Conclusiones:

• AutoFlow ofrece una solución rápida, reproducible y escalable para el análisis automatizado de FC.
• La aplicación democratiza el análisis de FC basado en ML para los científicos de laboratorio.
• AutoFlow facilita los estudios de alto rendimiento y mejora el descubrimiento de tipos celulares raros o inesperados.