Récemment, une recherche importante effectuée par l'équipe de recherche interdisciplinaire de l'Université technique de Munich, de l'Université de Helmholtz à Munich et de l'eth Zurich a été publiée dans la revue Nature. L'étude a proposé un cadre innovant appelé MOSCOT (transport optimal de cellule unique multiomique) et a reconstruit avec succès la trajectoire de développement de 1,7 million de cellules embryonnaires de souris à 20 moments. Cette réalisation marque une percée majeure dans le domaine de la génomique monocellulaire et offre une nouvelle perspective pour comprendre les processus dynamiques du développement cellulaire.
La conception du cadre Moscot est inspirée par la théorie optimale de transmission du XVIIIe siècle, qui vise à déplacer efficacement des objets d'un endroit à un autre. Les chercheurs ont obtenu l'intégration de données multimodales en convertissant les tâches de cartographie biologique et d'alignement en problèmes de transmission optimaux et en utilisant une série d'algorithmes cohérents pour résoudre ces problèmes. Par rapport aux méthodes précédentes, Moscot améliore non seulement l'évolutivité de l'informatique, mais unifie également son application dans les domaines du temps et de l'espace, résolvant plusieurs défis clés actuellement confrontés dans la génomique unique.
Les méthodes traditionnelles ne fournissent souvent que des instantanés cellulaires limitées et ne peuvent pas comprendre pleinement les changements dynamiques des cellules pendant le développement, explique Dominik Klein, l'auteur principal de l'étude. Grâce au Moscot, l'équipe de recherche a pu représenter plus précisément la trajectoire de développement des embryons de souris et révéler les interactions des cellules dans différents espaces et époque. Par exemple, dans leur étude du développement pancréatique chez la souris, ils ont réussi à dépeindre le processus de développement des cellules productrices d'hormones et ont découvert Neurod2, un régulateur clé dans les cellules souches pluripotentes induites par l'homme. Cette constatation offre une nouvelle perspective pour comprendre les mécanismes sous-jacents du diabète.
De plus, les fonctionnalités open source de Moscot le rendent à la disposition d'une communauté de recherche scientifique plus large. L'équipe de recherche espère utiliser ce cadre pour promouvoir des recherches approfondies sur les mécanismes de la maladie afin d'obtenir des méthodes de traitement plus ciblées. Cet outil innovant apporte non seulement de nouvelles percées dans le domaine de la génomique monocellulaire, mais ouvre également de nouvelles voies pour de futures recherches biomédicales.