scNiche: Nueva herramienta mapea nichos celulares en tejidos y revela heterogeneidad del microambiente tumoral

Una nueva herramienta computacional llamada scNiche [ess-see-nitch] está diseñada para identificar y caracterizar nichos celulares [nitch-ez] dentro de los tejidos, ofreciendo información sobre el microambiente tumoral y otros sistemas biológicos. La herramienta integra características de múltiples vistas de las células, incluidos sus perfiles moleculares, los perfiles moleculares de sus vecindarios y las composiciones celulares de sus vecindarios. Utiliza una arquitectura de red neuronal del autoencoder gráfico múltiple (M-GAE) [em-jee-ay-ee] junto con una red de fusión de gráficos (GFN) [jee-ef-en] para integrar estas características en una representación conjunta. El rendimiento de scNiche se comparó con los métodos existentes utilizando conjuntos de datos simulados y biológicos. Se aplicó a conjuntos de datos ómicos espaciales [oh-micks] de cáncer de mama triple negativo humano (TNBC) [tee-en-bee-see] en dos subtipos arquetípicos (mixto y compartimentado) y hígado de ratón en estados normales y de insuficiencia hepática de inicio temprano. La herramienta identificó nichos celulares específicos de pacientes o enfermedades y proporcionó caracterización e interpretación de estos nichos tanto desde la composición celular como desde las perspectivas de expresión molecular. En datos simulados, scNiche superó a diez métodos existentes en la identificación precisa de nichos celulares, incluso cuando la calidad de los datos se degradó por la deserción de la expresión génica o la deserción de la anotación celular. Los estudios de ablación mostraron que las características de las tres vistas (perfiles moleculares de la célula, perfiles moleculares de sus vecindarios y las composiciones celulares de sus vecindarios) contribuyen a la identificación precisa de nichos celulares. En datos ómicos espaciales reales del bazo de ratón y el carcinoma urotelial del tracto superior humano (UTUC) [yoo-tack], scNiche demostró un rendimiento general superior en comparación con otros métodos. También funcionó bien en conjuntos de datos de transcriptómica espacial unicelular del cerebro de ratón. Se aplicó una versión modificada de scNiche a los datos humanos DLPFC [dee-ell-pee-ef-see] 10X Visium [viz-ee-um], una plataforma de transcriptómica espacial de menor resolución, y funcionó de manera comparable a algunos métodos de vanguardia. scNiche también se probó en un gran conjunto de datos MERFISH [mer-fish] de cerebro entero de ratón con más de 3 millones de células, identificando 14 nichos celulares alineados a través de secciones de tejido secuenciales. Los nichos identificados por scNiche correspondían con precisión a diferentes estructuras en el cerebro del ratón. La aplicación de scNiche a un conjunto de datos de cáncer de mama triple negativo humano (TNBC) identificó 13 nichos celulares, ampliamente categorizados como nichos enriquecidos en tumores y nichos enriquecidos en inmunidad. Los nichos enriquecidos en tumores se enriquecieron predominantemente en las muestras de subtipo mixto, mientras que otros nichos inmunitarios fueron más frecuentes en las muestras de subtipo compartimentado. Los 6 nichos enriquecidos en inmunidad mostraron una composición celular diferencial, correspondiente a microambientes distintos, incluida la estructura linfoide terciaria (TLS) [tee-ell-ess] y el microambiente estromal en el tumor. scNiche también se aplicó a un conjunto de datos de transcriptómica espacial del hígado de ratón, identificando 15 nichos celulares, y la mayoría mostró un enriquecimiento específico en hígados normales o TD (Tsc1/Depdc5) [tee-dee]. Los 7 nichos celulares enriquecidos en hígados normales mostraron continuidad espacial, abarcando los patrones de zonificación desde la vena central hasta el nódulo portal. Los resultados de scNiche revelaron tres nichos únicos en hígados TD: Nicho 4, Nicho 9 y Nicho 7. Estos nichos se distribuyeron espacialmente desde el núcleo hasta la periferia de los sitios de lesión e inflamación, y se caracterizaron por el enriquecimiento de una serie de poblaciones celulares emergentes, incluidos macrófagos inflamados, células progenitoras hepáticas (HPC) [aitch-pee-see], células estrelladas hepáticas activadas (HSC-A) [aitch-ess-see-ay] y hepatocitos lesionados.