La transcriptomique spatiale est une nouvelle technologie qui permet aux chercheurs de mesurer l'expression génique des cellules dans un échantillon de tissu tout en préservant leurs relations spatiales. Ces données peuvent être utilisées pour créer une carte du tissu, montrant quels gènes sont exprimés dans chaque cellule et comment ils sont organisés les uns par rapport aux autres.
TissueMapper utilise ces informations spatiales pour déduire les interactions entre les cellules et leurs voisines. L’algorithme identifie d’abord des groupes de cellules exprimant des gènes similaires. Ces clusters sont ensuite utilisés pour créer un réseau d’interactions, montrant comment les cellules sont connectées les unes aux autres.
Les chercheurs ont testé TissueMapper sur plusieurs échantillons de tissus différents, notamment la peau, le cerveau et le cœur. L’algorithme a pu identifier avec précision les interactions entre les cellules de chaque tissu et prédire comment les tissus réagiraient à différents stimuli.
"TissueMapper est un nouvel outil puissant qui peut être utilisé pour comprendre comment les tissus sont organisés et comment ils fonctionnent", a déclaré Alex Pollen, PhD, chercheur à l'UCSF et l'un des développeurs de TissueMapper. "Ces informations pourraient être utilisées pour développer de nouveaux médicaments et thérapies ciblant des types de cellules ou des interactions spécifiques."
L'étude a été publiée dans la revue Nature Methods.
