Aprendizado Profundo para Sequenciamento de Células Únicas: Um Microsópio para Ver a Diversidade Celular

TL;DR

O aprendizado profundo ajuda a analisar dados de sequenciamento de células únicas, lidando com heterogeneidade celular, ruído e esparsidade.
Autoencoders são amplamente usados para redução de dimensionalidade, capazes de revelar relações não lineares além do PCA, auxiliando na agregação e identificação de tipos celulares.
Integração de dados multimodais e transcriptômica espacial superam limitações iniciais, proporcionando insights celulares mais ricos e contexto.
O Atlas Humano de Células representa um esforço ampliado para mapear todas as células do corpo humano, orientando interpretação e descobertas.
Aprendizado multi-visual oferece um arcabouço para integrar dados entre modalidades, melhorando a modelagem na biologia de célula única.

Contexto e antecedentes

A história de cada ser vivo está escrita em seu genoma, armazenado como DNA e presente em quase todas as células. Nenhuma célula é exatamente igual a outra, mesmo entre células do mesmo tipo, porque os reguladores controlam como o DNA é expresso. O genoma humano possui cerca de 3 bilhões de pares de bases em 23 cromossomos e aproximadamente 20.000 a 25.000 genes que codificam proteínas, correspondendo a cerca de 1% do genoma. Para investigar o funcionamento de sistemas biológicos complexos, é necessário um sequenciamento preciso, e o sequenciamento de células únicas (sc-seq) cumpre esse papel. Em 2013, a Nature elegeu o sequenciamento de RNA de células únicas como Método do Ano, destacando a importância da heterogeneidade celular ao sequenciar DNA e RNA no nível de células individuais. Ao longo do tempo, surgiram várias ferramentas para a análise de dados de scRNA-seq. O scRNA-tools database tem catalogado softwares desde 2016 e, em 2021, contava com mais de 1.000 ferramentas. Muitas dessas envolvem técnicas de aprendizado profundo, foco deste artigo ao destacar o papel crucial do aprendizado profundo na evolução das tecnologias de sequenciamento de células únicas. A estrutura dos dados de sc-seq é uma matriz: filas correspondem a células com códigos únicos (barcodes) e colunas a genes; as entradas representam os níveis de expressão gênica em cada célula. Essa forma numérica sustenta a análise de identidades e estados celulares, desde populações em conjunto até células individuais. Biologistas buscam identificar todos os tipos de células humanas e classificá-los com base em descrições precisas de suas propriedades. O Projeto Atlas Humano de Células (HCAP) é um esforço internacional para mapear todas as células do corpo humano, oferecendo uma visão semelhante a mapas de grandes dimensões como o Google Maps, com informações espaciais, atributos internos e relações entre elementos. Esse atlas sustenta uma visão mais granular da biologia humana, permitindo o estudo de desenvolvimento, doença e respostas a tratamentos, bem como a identificação de novos tipos celulares. A trajetória do campo inclui o primeiro artigo de scRNA-seq em 2009 e o reconhecimento como Método do Ano pela Nature em 2013 para scRNA-seq, seguido pela ênfase em dados multimodais com o reconhecimento de 2019 como Método do Ano para integração de múltiplas modalidades, incluindo aprendizado de múltiplas visões. Paralelamente, a transcriptômica espacial (SRT) aparece como solução para preservar informações espaciais durante a avaliação de transcriptomas, reconhecida como Método do Ano pela Nature em 2020. Nesse cenário, o aprendizado profundo tem se tornado cada vez mais presente na análise de dados de células únicas devido à sua capacidade de lidar com a complexidade, ruído e sparsidade. Em comparação com abordagens tradicionais de aprendizado de máquina, que exigem engenharia de características, o aprendizado profundo oferece a capacidade de capturar automaticamente padrões relevantes nos dados de sc-seq, acomodando a heterogeneidade entre experimentos e modalidades. O artigo aponta três motivos centrais para o uso de aprendizado profundo em dados de sc-seq: (1) modelar relações complexas não lineares; (2) lidar com heterogeneidade e ruído de forma mais flexível; (3) apoiar a integração entre modalidades distintas. Dentro das arquiteturas de aprendizado profundo para dados de células únicas, os autoencoders são destacados como ferramenta de redução de dimensionalidade que preserva a heterogeneidade inerente aos dados. Ao projetar células no espaço de dimensionalidade reduzida gerado por autoencoders, pesquisadores podem identificar e caracterizar diferentes tipos ou subpopulações celulares. Em comparação com o PCA, que realiza transformações lineares e é parte de softwares consolidados como o Seurat, os autoencoders destacam-se por revelar representações não lineares que capturam relações sutis no genômica de células únicas.

O que há de novo

O artigo revisita como o aprendizado profundo está acelerando o sequenciamento de células únicas, especialmente por meio de autoencoders para redução de dimensionalidade que preserva a heterogeneidade e revela estruturas não lineares além do PCA. Isso viabiliza clustering mais preciso e identificação de tipos de células em dados de scRNA-seq de alta dimensão. Além de modality única, o campo abraça cada vez mais a integração de dados multimodais, acompanhando a tendência de medir genoma, epigenoma e proteoma na mesma célula. A integração multimodal é desafiadora, levando ao uso de métodos de Multi-view learning, que buscam variações comuns entre modalidades e já apresentam resultados relevantes na biomedicina. Uma outra evolução importante é a transcriptômica espacial (SRT), que resolve a perda de informações espaciais associadas à dissociação de células para sequenciamento. Ao preservar o contexto espacial, a SRT enriquece a análise de sistemas biológicos complexos e as interações entre células em tecidos. Esses avanços ressaltam a tendência de usar aprendizado profundo para modelar, integrar e interpretar dados de células únicas cada vez mais ricos e espacialmente informados, apoiando uma visão mais abrangente da identidade e função celular.

Por que importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para desenvolvedores que constroem pipelines de análise de células únicas, o aprendizado profundo oferece caminho para modelos mais precisos e escaláveis, capaz de lidar com a heterogeneidade e o ruído intrínsecos aos dados de sc-seq. Autoencoders fornecem uma ferramenta prática de redução de dimensionalidade sem depender de engenharia de características manual, permitindo agrupamento e análises downstream com maior fidelidade. Empresas e instituições em projetos de mapeamento de células, como o Atlas Humano de Células, podem se beneficiar de abordagens de integração multimodal e aprendizado multi-view para combinar dados de múltiplas modalidades. A coleta integrada de informações genômicas, epigenômicas e proteômicas dentro da mesma célula gera retratos celulares mais ricos, ajudando a entender desenvolvimento, doença e respostas a tratamentos. A transcriptômica espacial acrescenta contexto tecidual, melhorando a interpretação de interações entre células em ambientes complexos. Em resumo, o aprendizado profundo acelera descobertas na biologia de células únicas ao lidar com a complexidade dos dados, facilitar a integração entre modalidades e preservar informações espaciais úteis.

Detalhes técnicos ou Implementação

A estrutura dos dados de sc-seq, conforme descrito, é uma matriz em que as linhas representam células, cada uma com um barcode único, e as colunas representam genes; as entradas indicam os níveis de expressão gênica em cada célula. Essa organização sustenta reduções de dimensionalidade, clustering e interpretações biológicas. Autoencoders são destacados como uma arquitetura central para esse fim. Eles são usados para reduzir a dimensionalidade mantendo a heterogeneidade intrínseca dos dados de expressão gênica de células únicas. Projetar células no espaço de baixa dimensão facilita o agrupamento e a identificação de tipos ou subpopulações celulares, abrindo espaço para a descoberta de relações não lineares que métodos lineares como PCA podem perder. PCA é uma transformação linear comum integrada a softwares como o Seurat, o que ilustra a diferença entre abordagens lineares e as representações não lineares dos autoencoders. A integração de dados multimodais depende de abordagens que consigam modelar variações comuns entre modalidades, o que levou ao uso de métodos de Multi-view learning. Essas técnicas têm apresentado resultados relevantes em biologia e biomedicina, ajudando a construir uma visão mais coesa de como diferentes medições se relacionam dentro de cada célula. A transcriptômica espacial (SRT) surge como solução para preservar o contexto espacial durante a análise de transcriptomas. O objetivo é estudar sistemas biológicos complexos com uma noção de onde cada célula está localizada e como interage com vizinhos, ampliando a interpretação de dados de células únicas.

Tabela: PCA vs Autoencoder — características-chave

| Método | Ideia central | Linear vs Não-linear | Uso típico em sc-seq |---|---|---|---| | PCA | Redução linear de dimensionalidade | Linear | Redução de base em alguns pipelines (ex.: Seurat) |Autoencoder | Redução baseada em redes neurais | Não-linear | Redução dimensional com preservação de heterogeneidade e estrutura não linear |

Perguntas frequentes (FAQ)

Q: O que é sequenciamento de células únicas (sc-seq)? A: Sequencia DNA e RNA no nível de células individuais para estudar heterogeneidade e identidade celular.
Q: Por que usar aprendizado profundo em análises de sc-seq? A: Porque pode modelar padrões relevantes em dados complexos, ruidosos e de alta dimensão, reduzindo a necessidade de engenharia manual de características.
Q: O que é integração multimodal de dados de células únicas? A: É a combinação de diferentes modalidades celulares (genoma, epigenoma, proteoma) dentro da mesma célula para obter insights mais ricos, com aprendizado multi-view como framework para modelar variações entre modalidades.
Q: Qual o papel da transcriptômica espacial? A: Ela preserva o contexto espacial durante o estudo da expressão gênica, permitindo entender a organização tecidual e as interações entre células.