Une équipe de recherche interdisciplinaire de l'Université technique de Munich, de l'Université Helmholtz de Munich et de l'École polytechnique fédérale de Zurich a récemment publié une étude importante présentant Moscot (transport optimal multi-omique monocellulaire), un cadre innovant qui a permis de reconstruire avec succès la trajectoire de développement de 1,7 million de cellules embryonnaires de souris sur 20 points temporels. Cette recherche, publiée dans la revue Nature, marque une avancée majeure dans le domaine de la génomique unicellulaire.
Le cadre Moscot s'inspire de la théorie du transport optimal du XVIIIe siècle, qui vise à déplacer efficacement des objets d'un endroit à un autre. Les chercheurs ont réussi à intégrer des données multimodales en transformant les tâches de cartographie et d'alignement biologiques en problèmes de transport optimal, et en utilisant une série d'algorithmes cohérents pour les résoudre. Comparé aux méthodes précédentes, Moscot améliore non seulement l'extensibilité du calcul, mais unifie également les applications dans les domaines temporel et spatial, résolvant ainsi plusieurs défis clés actuels de la génomique unicellulaire.
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L'auteur principal de cette étude, Dominik Klein, explique que les méthodes traditionnelles ne fournissent généralement que des instantanés limités des cellules, sans permettre une compréhension complète de leur dynamique de développement. Grâce à Moscot, l'équipe de recherche a pu décrire plus précisément la trajectoire de développement de l'embryon de souris et révéler les interactions entre les cellules à différents moments et endroits. Par exemple, dans l'étude du développement du pancréas de la souris, ils ont réussi à décrire le développement des cellules productrices d'hormones et ont découvert un facteur régulateur clé, NEUROD2, dans les cellules souches pluripotentes induites humaines. Cette découverte offre une nouvelle perspective sur la compréhension des mécanismes sous-jacents au diabète.
De plus, la nature open-source de Moscot permet à une communauté de recherche plus large de l'utiliser. L'équipe de recherche espère que ce cadre permettra de faire progresser la recherche sur les mécanismes des maladies afin de mettre au point des traitements plus ciblés.