Genómica de sistemas celulares

Programa

Neoplasias linfoides

Multiscale omics

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IJC Can Ruti

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INTRODUCCIÓN

En la interfaz entre la genómica, la patología digital y la inteligencia artificial, el grupo de Genómica de Sistemas Celularesbusca definir la organización espaciotemporal de tejidos complejos en la salud y la enfermedad mediante la identificación de mecanismos reguladores clave que controlan la heterogeneidad en la identidad y la función celulares, en particular en el contexto de la inflamación, los trastornos inflamatorios y las enfermedades autoinmunitarias.
 
Para abordar estas cuestiones, adoptaremos una perspectiva «single-cell» que nos permitirá detallar y resolver espacialmente los perfiles moleculares de los tejidos. Desarrollaremos nuevos enfoques de aprendizaje automatizado y herramientas de código abierto para descubrir los mecanismos moleculares que permanecen ocultos en grandes conjuntos de datos. 
 
En una perspectiva a corto plazo, estos métodos nos ayudarán a comprender los mecanismos de las enfermedades para poder realizar la estratificación de los pacientes sobre la base de sus características moleculares y celulares y, en definitiva, para encontrar nuevas dianas terapéuticas para sus tratamientos.
 

NUESTRA INVESTIGACIÓN

La secuenciación de células únicas (single-cell) permite trazar un perfil de miles de células individuales en un único experimento, permitiendo el análisis sin sesgo de tejidos, órganos e, incluso, de organismos completos con una resolución sin precedentes. Estos datos representan una potente herramienta para la biología celular, con importantes aplicaciones clínicas entre las que se incluyen el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. A pesar de las numerosas ventajas de este enfoque, los datos obtenidos son escasos y presentan mucho ruido, por lo que su análisis computacional resulta complejo. Para abordar estos problemas, nuestro laboratorio aplica métodos de aprendizaje automatizado y otros métodos estadísticos para desarrollar nuevos marcos analíticos y herramientas de código abierto que nos permitan analizar, interpretar e integrar los datos obtenidos de experimentos de «single-cell» y de genómica espacial. 
 
Como parte del consorcio Human Cell Atlas (HCA), cuyo objetivo es crear un catálogo de todos los tipos de células presentes en nuestro organismo, poseemos una amplia experiencia en la comparación sistemática de protocolos de secuenciación de ARN de células únicas (scRNA-Seq). 

Más allá de la creación de perfiles transcriptómicos mediante scRNA-Seq, en la actualidad es posible medir diferentes modalidades celulares, incluyendo la epigenética de células únicas (scATAC-seq), la transcriptómica espacial, así como la creación conjunta de perfiles de accesibilidad de la cromatina y transcripción en la misma célula. 
No obstante, la integración de datos multimodales plantea nuevos desafíos y se requieren nuevas referencias para evaluar la reproducibilidad y la integridad de estos métodos. Estamos trabajando en nuevos marcos matemáticos que permitan la integración de datos multimodales y la caracterización exhaustiva de células en cuanto a su identidad y función fisiológica.

 

NUESTROS OBJETIVOS

Como parte del consorcio European Pancreas Atlas (ESPACE, https://www.espace-h2020.eu), estamos trabajando para crear una primera versión del Atlas Celular Humano del Páncreas mediante la integración de perfiles del transcriptoma y el epigenoma de células obtenidas de diferentes regiones anatómicas del páncreas de adultos. La integración de distintos tipos de datos espaciales y de células únicas nos permitirá definir en detalle el panorama transcripcional y epigenético de los diferentes tipos de células del páncreas dentro de su contexto espacial. 
 
Nuestra experiencia en el análisis de datos de «single-cell» tanto de tejidos sanos como de tejidos enfermos nos ha ayudado a adquirir un profundo conocimiento de la estructura y plasticidad de los distintos tipos de células en diferentes contextos de investigación. Para acelerar el descubrimiento biológico y el avance de la ciencia, nuestro grupo compartirá soluciones computacionales intuitivas, promoviendo una ciencia abierta a todos, apoyando la diversidad y un entorno inclusivo y colaborativo. Estamos abiertos a recibir propuestas de colaboración en investigación interdisciplinaria, tanto de la industria como del mundo académico. 

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