في الآونة الأخيرة ، تم نشر بحث مهم أكمله فريق الأبحاث متعددة التخصصات في الجامعة التقنية في ميونيخ وجامعة هيلمهولتز في ميونيخ و Eth Zurich في مجلة Nature. اقترحت الدراسة إطار عمل مبتكر يسمى Moscot (النقل الأمثل لخلية واحدة متعددة الأومي) وأعاد بنجاح إعادة بناء المسار التنموي لـ 1.7 مليون خلية جنينية الماوس في 20 نقطة زمنية. يمثل هذا الإنجاز اختراقًا كبيرًا في مجال علم الجينوم من الخلية الواحدة ويوفر منظوراً جديداً لفهم العمليات الديناميكية لتطوير الخلايا.
إن تصميم إطار عمل موسكوت مستوحى من نظرية النقل الأمثل في القرن الثامن عشر ، والتي تهدف إلى نقل الكائنات بكفاءة من مكان إلى آخر. حقق الباحثون دمج البيانات متعددة الوسائط من خلال تحويل مهام الخرائط البيولوجية والمحاذاة إلى مشاكل النقل المثلى واستخدام سلسلة من الخوارزميات المتسقة لحل هذه المشكلات. بالمقارنة مع الطرق السابقة ، لا تحسن Moscot قابلية الحوسبة فحسب ، بل تعمل أيضًا على توحيد تطبيقها في مجالات الزمان والمكان ، مما يحل العديد من التحديات الرئيسية التي تواجه حاليًا في الجينوم أحادي الخلايا.
وقال دومينيك كلاين ، المؤلف الرئيسي للدراسة ، إن الطرق التقليدية غالبًا ما توفر لقطات محدودة الخلايا فقط ولا يمكنها فهم التغيرات الديناميكية للخلايا أثناء التطور. من خلال موسكوت ، تمكن فريق البحث من تصوير مسار التنمية لأجنة الماوس بدقة أكبر وتكشف عن تفاعلات الخلايا في مساحات وأوقات مختلفة. على سبيل المثال ، في دراستهم لتطور البنكرياس في الفئران ، صوروا بنجاح عملية تطور الخلايا المنتجة للهرمونات واكتشفوا Neurod2 ، وهو منظم رئيسي في الخلايا الجذعية القادمة التي تسببها الإنسان. يوفر هذا الاكتشاف منظوراً جديداً لفهم آليات مرض السكري الأساسية.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن ميزات المصدر المفتوح في موسكوت تجعلها متاحة لمجتمع الأبحاث العلمي الأوسع. يأمل فريق البحث في استخدام هذا الإطار لتعزيز البحث المتعمق حول آليات المرض لتحقيق المزيد من طرق العلاج المستهدفة. لا تجلب هذه الأداة المبتكرة اختراقات جديدة في مجال علم الجينوم أحادي الخلية ، ولكنها تفتح أيضًا مسارات جديدة للبحوث الطبية الحيوية المستقبلية.