Recientemente, una importante investigación completada por el equipo de investigación interdisciplinario de la Universidad Técnica de Munich, la Universidad de Helmholtz en Munich y el ETH Zurich se publicó en la revista Nature. El estudio propuso un marco innovador llamado Moscot (transporte óptimo de células individuales multiómicas) y reconstruyó con éxito la trayectoria de desarrollo de 1,7 millones de células embrionarias de ratón en 20 puntos de tiempo. Este logro marca un gran avance en el campo de la genómica de una sola célula y proporciona una nueva perspectiva para comprender los procesos dinámicos de desarrollo celular.
El diseño del marco de Moscot está inspirado en la teoría de transmisión óptima del siglo XVIII, cuyo objetivo es mover de manera eficiente objetos de un lugar a otro. Los investigadores lograron la integración de datos multimodales al convertir las tareas de mapeo y alineación biológica en problemas de transmisión óptimos y utilizando una serie de algoritmos consistentes para resolver estos problemas. En comparación con los métodos anteriores, Moscot no solo mejora la escalabilidad de la computación, sino que también unifica su aplicación en los campos del tiempo y el espacio, resolviendo varios desafíos clave que se enfrentan actualmente en la genómica de una sola célula.
Los métodos tradicionales a menudo solo proporcionan instantáneas de células limitadas y no pueden comprender completamente los cambios dinámicos de las células durante el desarrollo, dijo Dominik Klein, el autor principal del estudio. A través de Moscot, el equipo de investigación pudo representar con mayor precisión la trayectoria de desarrollo de los embriones de ratón y revelar las interacciones de las células en diferentes espacios y tiempos. Por ejemplo, en su estudio del desarrollo pancreático en ratones, retrataron con éxito el proceso de desarrollo de las células productoras de hormonas y descubrieron NeuroD2, un regulador clave en las células madre pluripotentes inducidas por humanos. Este hallazgo proporciona una nueva perspectiva para comprender los mecanismos subyacentes de la diabetes.
Además, las características de código abierto de Moscot lo ponen a disposición de una comunidad de investigación científica más amplia. El equipo de investigación espera utilizar este marco para promover una investigación en profundidad sobre mecanismos de enfermedades para lograr métodos de tratamiento más específicos. Esta herramienta innovadora no solo trae nuevos avances en el campo de la genómica de un solo células, sino que también abre nuevos caminos para futuras investigaciones biomédicas.