Mapeo multiescala de la expresión génica a partir de imágenes de cortes completos para la identificación de...

Área de la Ciencia:

• Biología computacional
• Genómica
• Patología

Sus antecedentes:

• El descubrimiento de subpoblaciones asociadas a fenotipos es crucial para el desarrollo de terapias dirigidas y biomarcadores pronósticos.
• Los métodos actuales para inferir alteraciones genéticas a partir de imágenes de cortes completos (WSI) utilizando aprendizaje profundo a menudo operan a una sola escala.
• El análisis multiescala de la expresión génica es esencial para una comprensión integral.

Objetivo del estudio:

• Introducir BiSCALE, un marco de aprendizaje profundo para predecir la expresión génica a partir de WSI tanto a nivel de tejido (bulto) como a nivel cercano a la célula (punto).
• Vincular estas predicciones de expresión génica multiescala con fenotipos clínicos.
• Establecer un método rentable para el análisis génico multiescala y el descubrimiento de características asociadas a fenotipos.

Principales métodos:

• Se desarrolló BiSCALE, un marco de aprendizaje profundo que integra un codificador base de WSI y un módulo de fusión Vision-Mamba.
• Se empleó una estrategia de entrenamiento en dos etapas para abordar las diferencias de escala y distribución entre los datos de bulto y de puntos.
• Se entrenó el modelo con 2109 muestras de tumores de bulto y 141 000 puntos de transcriptómica espacial en tres tipos de cáncer.

Principales resultados:

• BiSCALE superó a los métodos de referencia de bulto y espaciales establecidos y se generalizó bien a cohortes independientes.
• Demostró una fuerte concordancia entre los perfiles de expresión génica predichos de bulto y de puntos.
• Recuperó con éxito la actividad de vías biológicamente relevantes y apoyó aplicaciones posteriores como la estratificación del riesgo y la anotación de la identidad celular.

Conclusiones:

• BiSCALE proporciona un enfoque rentable para el análisis génico multiescala a partir de imágenes patológicas de rutina.
• El marco facilita el descubrimiento de subpoblaciones asociadas a fenotipos, incluidas aquellas relacionadas con la recurrencia y la hipoxia.
• BiSCALE permite aplicaciones avanzadas como la estratificación del riesgo a nivel de paciente y la anotación de células a nivel de punto.