- Artículo
- Fuente: Campus Sanofi
- 7 nov 2024
SpatialOne permite visualizar el entorno celular como nunca se había hecho, gracias al poder de la IA
Autor: AdrIAn
IA Expert
Sanofi ha creado SpatialOne, una solución que simplifica el análisis de datos transcriptómicos espaciales de la plataforma Visium de 10x Genomics. Con un sistema modular y automatizado, ha logrado eliminar las barreras tecnológicas de esta plataforma, mejorando el acceso e interpretación de datos genéticos complejos y promoviendo el desarrollo de investigaciones más rápidas, precisas y detalladas.
SpatialOne supone una verdadera revolución para las investigaciones genéticas actuales. Esta innovadora herramienta, desarrollada por Sanofi y su equipo de I+D, acelera el análisis de los datos transcriptómicos espaciales.
Diferentes plataformas digitales de investigación genética han incorporado la tecnología transcriptómica espacial para mejorar la eficacia y la precisión de sus resultados. Una de estas plataformas es Visium, de 10x Genomics.
A través de ella, se puede mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin que pierdan su información espacial, algo fundamental para entender mejor la organización celular y las interacciones moleculares que ocurren en el interior de los tejidos.
SpatialOne acaba con las barreras técnicas que limitan la utilización de plataformas como Visium, impidiendo el desarrollo de investigaciones genéticas más precisas y eficaces
SpatialOne combina distintos métodos computacionales de última generación para mejorar y facilitar el análisis de los datos genéticos espaciales. Incluye todos los pasos necesarios para evaluar, identificar y clasificar eficazmente los datos de genética espacial, unificándolos en un mismo flujo de trabajo.
De esta manera, el proceso de análisis que antes requería la integración de otras herramientas tecnológicas, así como conocimientos avanzados en lenguaje computacional, pasa a ser mucho más sencillo y accesible para los investigadores.
Su flexibilidad permite ajustar algoritmos y parámetros, logrando un análisis personalizado y resultados más precisos.
Los investigadores con conocimientos técnicos más avanzados pueden ajustar algoritmos y añadir pasos en SpatialOne para adaptarse a las necesidades específicas de su investigación.
SpatialOne emplea algoritmos como CellPose y Cell2Location para mejorar la estimación celular en tejidos, brindando resultados detallados.
Tras el análisis de datos, SpatialOne genera un informe HTML que describe la composición celular del tejido, facilitando la visualización y reproducibilidad de los resultados.
Su capacidad de análisis permite comparar la expresión genética en diferentes grupos o regiones de tejidos, revelando patrones de expresión diferencial clave.
Los investigadores pueden definir regiones específicas y SpatialOne analiza la infiltración celular y las proporciones de tipos celulares a distintas distancias del límite.
SpatialOne supone una verdadera revolución para las investigaciones genéticas actuales. Esta innovadora herramienta, desarrollada por Sanofi y su equipo de I+D, acelera el análisis de los datos transcriptómicos espaciales. Y es que, mediante la interpretación de estos datos, se pueden mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin perder su contexto espacial, algo crucial para:
- Entender mejor la organización celular.
- Conocer más sobre las interacciones moleculares dentro de los tejidos.
- Obtener una visión detallada sobre los mecanismos biológicos subyacentes.
¿Pero de dónde salen estos datos? ¿Por qué son tan importantes? ¿Qué papel juega SpatialOne? Te lo contamos.
La aplicación de la tecnología transcriptómica espacial transforma el panorama de la investigación genética actual
Diferentes plataformas digitales de investigación genética han incorporado la tecnología transcriptómica espacial para mejorar la eficacia y la precisión de sus resultados. Una de estas plataformas es Visium, de 10x Genomics.
A través de ella, se puede mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin que pierdan su información espacial, algo fundamental para entender mejor la organización celular y las interacciones moleculares que ocurren en el interior de los tejidos.
Este enfoque ha proporcionado una visión más detallada sobre los mecanismos biológicos subyacentes, lo que resulta especialmente útil en áreas médicas como la oncología o la neurociencia, donde conocer la disposición y comportamiento de las células es crucial.
SpatialOne elimina las barreras técnicas que dificultan el uso de plataformas como Visium, permitiendo así avanzar en investigaciones genéticas más precisas y efectivas
A pesar del avance que supone la aplicación de la tecnología transcriptómica espacial, las plataformas que hacen uso de ella -como Visium- no están exentas de desafíos:
- Requieren de la integración de diversas herramientas para la captación y procesamiento de los datos transcriptómicos.
- Los investigadores necesitan manejar lenguajes de programación complejos para analizar e interpretar los resultados.
- Su utilización supone una gran inversión de tiempo y recursos, imposibilitando una aplicación rápida y eficaz de estas plataformas.
Estas barreras técnicas dificultan un empleo generalizado de esta tecnología en los entornos clínicos, frenando en seco la posibilidad de desarrollar investigaciones genéticas más precisas, rápidas y eficaces.
Decididos a acabar con todas estas limitaciones, Sanofi y su equipo de I+D han desarrollado SpatialOne: una herramienta compatible con la plataforma Visium que facilita y simplifica el análisis de los datos transcriptómicos espaciales.
A través de un sistema modular y automatizado, SpatialOne facilita el procesamiento de datos genéticos espaciales complejos
SpatialOne combina distintos métodos computacionales de última generación para mejorar y facilitar el análisis de los datos genéticos espaciales, obtenidos mediante la plataforma Visium.
En resumen, lo que hace es simplificar el procesamiento de estos datos tan complejos, permitiendo a los investigadores acceder a los resultados de la investigación de forma rápida y sencilla, sin necesidad de que dispongan conocimientos previos sobre bioinformática.
Para conseguirlo, SpatialOne integra todos los pasos necesarios para evaluar, identificar y clasificar los datos eficazmente, unificándolos en un mismo flujo de trabajo. De esta manera, el proceso de análisis que antes requería del uso de múltiples recursos se vuelve mucho más sencillo y accesible.
Su carácter modulable permite a los investigadores modificar determinados algoritmos y parámetros para adaptarlos a las necesidades de su investigación, dando lugar a un análisis más personalizado y unos resultados más precisos.
Aquellos investigadores que dispongan de conocimientos técnicos avanzados no solo pueden modificar los algoritmos y los parámetros de SpatialOne, sino que también pueden incluir determinados pasos adicionales en su flujo de procesamiento de datos para así atender mejor a los intereses específicos de su investigación.
SpatialOne utiliza distintos algoritmos complejos de segmentación y deconvolución -como CellPose y Cell2Location- que logran mejorar la estimación de la composición celular de los tejidos analizados, ofreciendo resultados detallados.
Una vez analizados y procesados los datos, SpatialOne genera un informe de resumen con formato HTML que describe la composición celular espacial del tejido analizado, y un fichero de configuración que permite reproducir el análisis. Esto facilita la visualización de resultados en cualquier navegador web, y la reproducción de resultados por parte de cualquier científico.
Su gran capacidad de análisis y procesamiento posibilita la creación de estudios comparativos. En este sentido, es capaz de comparar la expresión genética en distintos grupos o regiones de tejidos, lo que proporciona información clave sobre patrones de expresión diferencial.
Los investigadores pueden definir regiones de interés determinadas. En estos casos, SpatialOne produce un análisis descriptivo y espacial para estas regiones, cuantificando la infiltración celular de cada área y evaluando las proporciones de tipos de células a diferentes distancias del límite de la región.
SpatialOne demuestra su amplio potencial mejorando la investigación oncológica y neurocientífica
La eficacia de SpatialOne se ha puesto a prueba, obteniendo muy buenos resultados. Especialmente, en el ámbito oncológico y neurocientífico.
A modo de ejemplo, un estudio focalizado en la investigación genética del cáncer de pulmón escamoso empleó esta herramienta para mapear diferentes poblaciones celulares dentro del tejido tumoral. Para ello, utilizaron la plataforma Visium, combinada con algoritmos avanzados de segmentación y deconvolución celular de SpatialOne.
Gracias a su aplicación, pudieron obtener una visión mucho más detallada de la organización de las células cancerosas y su interacción con el microambiente tumoral. Esto les permitió identificar con precisión la localización de células clave, así como de células tumorales y células inmunitarias infiltradas.
Este hallazgo proporciona información muy valiosa sobre el comportamiento del cáncer y su progresión, abriendo nuevas vías para el desarrollo de tratamientos más específicos y eficaces. Del mismo modo, SpatialOne también ha contribuido a mejorar la investigación sobre enfermedades neurodegenerativas, mapeando los patrones de expresión genética en el cerebro.
La combinación de SpatialOne, Visium y la tecnología transcriptómica espacial amplían los horizontes de la investigación genética
Sin duda, el desarrollo de SpatialOne supone un gran avance en el futuro de las investigaciones genéticas que emplean la tecnología transcriptómica espacial.
Ha demostrado ser una herramienta muy necesaria, capaz de llevar a cabo el análisis de datos complejos, simplificar el acceso a los resultados y brindar la posibilidad a los investigadores de emprender investigaciones avanzadas sin que deban disponer de grandes habilidades computacionales.
Aunque en la actualidad SpatialOne únicamente es compatible con la plataforma Visium, ya se está trabajando para que, en un futuro próximo, sus funcionalidades puedan extenderse a otras plataformas que utilicen la tecnología transcriptómica espacial, como VisiumHD, Xenium o CosMx.
SpatialOne supone una verdadera revolución para las investigaciones genéticas actuales. Esta innovadora herramienta, desarrollada por Sanofi y su equipo de I+D, acelera el análisis de los datos transcriptómicos espaciales.
Diferentes plataformas digitales de investigación genética han incorporado la tecnología transcriptómica espacial para mejorar la eficacia y la precisión de sus resultados. Una de estas plataformas es Visium, de 10x Genomics.
A través de ella, se puede mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin que pierdan su información espacial, algo fundamental para entender mejor la organización celular y las interacciones moleculares que ocurren en el interior de los tejidos.
SpatialOne acaba con las barreras técnicas que limitan la utilización de plataformas como Visium, impidiendo el desarrollo de investigaciones genéticas más precisas y eficaces
SpatialOne combina distintos métodos computacionales de última generación para mejorar y facilitar el análisis de los datos genéticos espaciales. Incluye todos los pasos necesarios para evaluar, identificar y clasificar eficazmente los datos de genética espacial, unificándolos en un mismo flujo de trabajo.
De esta manera, el proceso de análisis que antes requería la integración de otras herramientas tecnológicas, así como conocimientos avanzados en lenguaje computacional, pasa a ser mucho más sencillo y accesible para los investigadores.
Su flexibilidad permite ajustar algoritmos y parámetros, logrando un análisis personalizado y resultados más precisos.
Los investigadores con conocimientos técnicos más avanzados pueden ajustar algoritmos y añadir pasos en SpatialOne para adaptarse a las necesidades específicas de su investigación.
SpatialOne emplea algoritmos como CellPose y Cell2Location para mejorar la estimación celular en tejidos, brindando resultados detallados.
Tras el análisis de datos, SpatialOne genera un informe HTML que describe la composición celular del tejido, facilitando la visualización y reproducibilidad de los resultados.
Su capacidad de análisis permite comparar la expresión genética en diferentes grupos o regiones de tejidos, revelando patrones de expresión diferencial clave.
Los investigadores pueden definir regiones específicas y SpatialOne analiza la infiltración celular y las proporciones de tipos celulares a distintas distancias del límite.
SpatialOne supone una verdadera revolución para las investigaciones genéticas actuales. Esta innovadora herramienta, desarrollada por Sanofi y su equipo de I+D, acelera el análisis de los datos transcriptómicos espaciales. Y es que, mediante la interpretación de estos datos, se pueden mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin perder su contexto espacial, algo crucial para:
- Entender mejor la organización celular.
- Conocer más sobre las interacciones moleculares dentro de los tejidos.
- Obtener una visión detallada sobre los mecanismos biológicos subyacentes.
¿Pero de dónde salen estos datos? ¿Por qué son tan importantes? ¿Qué papel juega SpatialOne? Te lo contamos.
La aplicación de la tecnología transcriptómica espacial transforma el panorama de la investigación genética actual
Diferentes plataformas digitales de investigación genética han incorporado la tecnología transcriptómica espacial para mejorar la eficacia y la precisión de sus resultados. Una de estas plataformas es Visium, de 10x Genomics.
A través de ella, se puede mapear patrones genéticos dentro de los tejidos sin que pierdan su información espacial, algo fundamental para entender mejor la organización celular y las interacciones moleculares que ocurren en el interior de los tejidos.
Este enfoque ha proporcionado una visión más detallada sobre los mecanismos biológicos subyacentes, lo que resulta especialmente útil en áreas médicas como la oncología o la neurociencia, donde conocer la disposición y comportamiento de las células es crucial.
SpatialOne elimina las barreras técnicas que dificultan el uso de plataformas como Visium, permitiendo así avanzar en investigaciones genéticas más precisas y efectivas
A pesar del avance que supone la aplicación de la tecnología transcriptómica espacial, las plataformas que hacen uso de ella -como Visium- no están exentas de desafíos:
- Requieren de la integración de diversas herramientas para la captación y procesamiento de los datos transcriptómicos.
- Los investigadores necesitan manejar lenguajes de programación complejos para analizar e interpretar los resultados.
- Su utilización supone una gran inversión de tiempo y recursos, imposibilitando una aplicación rápida y eficaz de estas plataformas.
Estas barreras técnicas dificultan un empleo generalizado de esta tecnología en los entornos clínicos, frenando en seco la posibilidad de desarrollar investigaciones genéticas más precisas, rápidas y eficaces.
Decididos a acabar con todas estas limitaciones, Sanofi y su equipo de I+D han desarrollado SpatialOne: una herramienta compatible con la plataforma Visium que facilita y simplifica el análisis de los datos transcriptómicos espaciales.
A través de un sistema modular y automatizado, SpatialOne facilita el procesamiento de datos genéticos espaciales complejos
SpatialOne combina distintos métodos computacionales de última generación para mejorar y facilitar el análisis de los datos genéticos espaciales, obtenidos mediante la plataforma Visium.
En resumen, lo que hace es simplificar el procesamiento de estos datos tan complejos, permitiendo a los investigadores acceder a los resultados de la investigación de forma rápida y sencilla, sin necesidad de que dispongan conocimientos previos sobre bioinformática.
Para conseguirlo, SpatialOne integra todos los pasos necesarios para evaluar, identificar y clasificar los datos eficazmente, unificándolos en un mismo flujo de trabajo. De esta manera, el proceso de análisis que antes requería del uso de múltiples recursos se vuelve mucho más sencillo y accesible.
Su carácter modulable permite a los investigadores modificar determinados algoritmos y parámetros para adaptarlos a las necesidades de su investigación, dando lugar a un análisis más personalizado y unos resultados más precisos.
Aquellos investigadores que dispongan de conocimientos técnicos avanzados no solo pueden modificar los algoritmos y los parámetros de SpatialOne, sino que también pueden incluir determinados pasos adicionales en su flujo de procesamiento de datos para así atender mejor a los intereses específicos de su investigación.
SpatialOne utiliza distintos algoritmos complejos de segmentación y deconvolución -como CellPose y Cell2Location- que logran mejorar la estimación de la composición celular de los tejidos analizados, ofreciendo resultados detallados.
Una vez analizados y procesados los datos, SpatialOne genera un informe de resumen con formato HTML que describe la composición celular espacial del tejido analizado, y un fichero de configuración que permite reproducir el análisis. Esto facilita la visualización de resultados en cualquier navegador web, y la reproducción de resultados por parte de cualquier científico.
Su gran capacidad de análisis y procesamiento posibilita la creación de estudios comparativos. En este sentido, es capaz de comparar la expresión genética en distintos grupos o regiones de tejidos, lo que proporciona información clave sobre patrones de expresión diferencial.
Los investigadores pueden definir regiones de interés determinadas. En estos casos, SpatialOne produce un análisis descriptivo y espacial para estas regiones, cuantificando la infiltración celular de cada área y evaluando las proporciones de tipos de células a diferentes distancias del límite de la región.
SpatialOne demuestra su amplio potencial mejorando la investigación oncológica y neurocientífica
La eficacia de SpatialOne se ha puesto a prueba, obteniendo muy buenos resultados. Especialmente, en el ámbito oncológico y neurocientífico.
A modo de ejemplo, un estudio focalizado en la investigación genética del cáncer de pulmón escamoso empleó esta herramienta para mapear diferentes poblaciones celulares dentro del tejido tumoral. Para ello, utilizaron la plataforma Visium, combinada con algoritmos avanzados de segmentación y deconvolución celular de SpatialOne.
Gracias a su aplicación, pudieron obtener una visión mucho más detallada de la organización de las células cancerosas y su interacción con el microambiente tumoral. Esto les permitió identificar con precisión la localización de células clave, así como de células tumorales y células inmunitarias infiltradas.
Este hallazgo proporciona información muy valiosa sobre el comportamiento del cáncer y su progresión, abriendo nuevas vías para el desarrollo de tratamientos más específicos y eficaces. Del mismo modo, SpatialOne también ha contribuido a mejorar la investigación sobre enfermedades neurodegenerativas, mapeando los patrones de expresión genética en el cerebro.
La combinación de SpatialOne, Visium y la tecnología transcriptómica espacial amplían los horizontes de la investigación genética
Sin duda, el desarrollo de SpatialOne supone un gran avance en el futuro de las investigaciones genéticas que emplean la tecnología transcriptómica espacial.
Ha demostrado ser una herramienta muy necesaria, capaz de llevar a cabo el análisis de datos complejos, simplificar el acceso a los resultados y brindar la posibilidad a los investigadores de emprender investigaciones avanzadas sin que deban disponer de grandes habilidades computacionales.
Aunque en la actualidad SpatialOne únicamente es compatible con la plataforma Visium, ya se está trabajando para que, en un futuro próximo, sus funcionalidades puedan extenderse a otras plataformas que utilicen la tecnología transcriptómica espacial, como VisiumHD, Xenium o CosMx.
Referencias
- Kamel M, Sarangi A, Senin P, Villordo S, Sunaal M, Barot H, et al. SpatialOne: end-to-end analysis of visium data at scale. Bioinformatics [Internet]. 2024;40(9). Disponible en: http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btae509