Un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universidad Técnica de Munich, la Universidad Helmholtz Munich y el Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zurich ha publicado un estudio importante que presenta Moscot (Transporte Óptimo Multicelular Multiómico), un marco innovador que reconstruye con éxito la trayectoria de desarrollo de 1,7 millones de células embrionarias de ratón en 20 puntos temporales. Este estudio, publicado en la revista Nature, representa un gran avance en el campo de la genómica unicelular.
El marco Moscot se inspira en la teoría del transporte óptimo del siglo XVIII, que busca mover objetos de un lugar a otro de manera eficiente. Los investigadores lograron la integración de datos multimodales al transformar las tareas de mapeo y comparación biológicas en problemas de transporte óptimo y resolverlos utilizando una serie de algoritmos coherentes. En comparación con los métodos anteriores, Moscot no solo mejora la escalabilidad computacional, sino que también unifica las aplicaciones en el tiempo y el espacio, abordando varios desafíos clave en la genómica unicelular actual.
Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveída por Midjourney.
El autor principal del estudio, Dominik Klein, afirma que los métodos tradicionales suelen proporcionar solo instantáneas limitadas de las células, sin poder comprender completamente sus cambios dinámicos durante el desarrollo. Con Moscot, el equipo pudo describir con mayor precisión la trayectoria de desarrollo del embrión de ratón y revelar las interacciones celulares en diferentes espacios y tiempos. Por ejemplo, en su estudio del desarrollo del páncreas de ratón, lograron describir el desarrollo de las células productoras de hormonas y descubrieron un factor regulador clave, NEUROD2, en las células madre pluripotentes inducidas humanas. Este descubrimiento ofrece una nueva perspectiva para comprender los mecanismos subyacentes de la diabetes.
Además, la naturaleza de código abierto de Moscot permite su uso por una comunidad científica más amplia. El equipo de investigación espera que este marco impulse la investigación en profundidad de los mecanismos de la enfermedad para lograr tratamientos más específicos.