Dentro de los confines microscópicos de una sola célula humana, los complejos pliegues y arreglos de los haces de proteínas y ADN determinan el destino de una persona: qué genes se expresan, cuáles se reprimen y -; Más importante – ; Ya sea que se mantengan saludables o se enfermen.
A pesar del impacto potencial de estos paquetes en la salud humana, se sabe poca ciencia sobre cómo se produce el plegamiento del genoma en el núcleo celular y cómo esto afecta la forma en que se expresan los genes. Pero el nuevo algoritmo desarrollado por un equipo del Departamento de Biología Computacional de la Universidad Carnegie Mellon ofrece una poderosa herramienta para ilustrar el proceso con una precisión sin precedentes.
El algoritmo, conocido como Higashi, se basa en aprender a representar el gráfico -; Una forma de aprendizaje automático que puede recomendar música en una aplicación y realizar el reconocimiento de objetos 3D.
Un estudiante de doctorado en la Facultad de Ciencias de la Computación, Ruochi Zhang, dirigió el proyecto con un doctorado. El candidato Tianming Zhou y Jian Ma, profesor de biología computacional en Ray y Stephanie Lane. Zhang llamó a Higashi un postre tradicional japonés, continuando la tradición que había comenzado con otros algoritmos que desarrolló.
Se acerca a la investigación con pasión, pero también a veces con humor ”.
Jian Ma, Ray y Stephanie Lin Profesora de Biología Computacional
Su investigación fue publicada en biotecnología de la naturaleza Se llevó a cabo como parte de un centro de investigación multiinstitucional que busca comprender mejor la estructura tridimensional del núcleo celular y cómo los cambios en esta estructura afectan las funciones celulares en la salud y la enfermedad. El centro de $ 10 millones fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud y operado por la Universidad Carnegie Mellon, donde Ma era el investigador principal principal.
El algoritmo es la primera herramienta que utiliza redes neuronales avanzadas en hipergráficos para proporcionar análisis de alta resolución de la organización del genoma en células individuales. Cuando un gráfico normal conecta dos vértices en una intersección, conocida como borde, una hipérbola conecta varios vértices al borde.
Los cromosomas están formados por un complejo de ADN-ARN-proteína llamado cromatina que se pliega y se organiza para encajar en el núcleo de la célula. El proceso afecta la forma en que se expresan los genes al acercar los elementos funcionales de cada componente, lo que les permite activar o reprimir un rasgo genético particular.
El algoritmo de Higashi trabaja con una tecnología emergente conocida como Hi-C de celda única, que crea instantáneas de las interacciones de la cromatina que ocurren simultáneamente en una sola celda. Higashi proporciona un análisis más detallado de la organización de la cromatina en células individuales de tejidos complejos y procesos biológicos, así como cómo sus interacciones difieren de una célula a otra. Este análisis permite a los científicos ver diferencias detalladas en el plegamiento y la organización de la cromatina de una célula a otra; Incluidos los que pueden ser sutiles, pero son importantes para determinar los efectos sobre la salud.
«La diversidad de la regulación del genoma tiene poderosas implicaciones para la expresión génica y el estado celular», dijo Ma.
El algoritmo de Higashi también permite a los científicos analizar otras señales genéticas simultáneamente con una sola célula Hi-C. En última instancia, esta característica permitirá expandir la capacidad de Higashi, lo cual es oportuno dado el crecimiento proyectado de datos unicelulares que espera ver en los próximos años a través de proyectos como el programa NIH 4D Nucleome al que pertenece su centro. Este flujo de datos creará oportunidades adicionales para diseñar más algoritmos que promuevan la comprensión científica de cómo se organiza el genoma humano dentro de la célula y su función en la salud y la enfermedad.
«Esta es un área de rápido movimiento», dijo Ma. «La tecnología experimental avanza rápidamente, al igual que el desarrollo computacional».
Fuente:
Referencia de la revista:
Chang, R .; et al. (2021) Análisis Hi-C de celda única integrado y multiescala utilizando Higashi. Biotecnología de la naturaleza. doi.org/10.1038/s41587-021-01034-y.