Aprendizaje profundo para el secuenciado de células individuales: un microscopio para ver la diversidad celular

Visión general

El secuenciado de células individuales (sc-seq) permite perfilar la expresión génica y otras medidas moleculares a nivel de cada célula, revelando que ninguna célula es idéntica a otra incluso dentro del mismo tejido. El artículo de The Gradient describe cómo el aprendizaje profundo se ha convertido en un habilitador clave para avanzar en el sc-seq, desde las primeras demostraciones del RNA sequencing de una sola célula hasta el ecosistema actual de herramientas y metodologías. Se señala que el Proyecto Atlas de Células Humanas (HCA) es un esfuerzo internacional para mapear todas las células del cuerpo humano y sus relaciones, similar a un Google Maps celular que ofrece contexto espacial, atributos internos y relaciones intercelulares. Históricamente, el scRNA-seq surgió como una opción rentable para estudiar la heterogeneidad celular, lo que llevó a una explosión de herramientas analíticas, entre ellas muchas que usan aprendizaje profundo. A medida que la complejidad de los datos creció, surgieron mediciones multimodales (genoma, epigenoma, proteómica) dentro de la misma célula, lo que impulsó enfoques de aprendizaje multivista para explorar variaciones compartidas entre modalidades. Un desafío persistente del sc-seq es la pérdida de información espacial durante el perfilado transcriptómico; la transcriptómica espacialmente resuelta (SRT) busca abordar esto preservando el contexto espacial. El aprendizaje profundo se está usando cada vez más en este ámbito debido a su capacidad para manejar la complejidad, el ruido y la esparsidad de los datos de células únicas, reduciendo la necesidad de ingeniería manual de características. El artículo también destaca el ecosistema alrededor del sc-seq: la base de datos scRNA-tools, que para 2021 reunía más de 1,000 herramientas, evidenciando una comunidad activa y una rápida evolución. Entre las arquitecturas de DL, los autoencoders (AEs) se destacan para reducción de dimensionalidad, ya que pueden capturar estructuras no lineales y ayudar a identificar tipos celulares y subpoblaciones mediante clustering en el espacio latente. Mientras que las aproximaciones basadas en PCA (como las utilizadas por Seurat) dependen de transformaciones lineales, los autoencoders ofrecen mayor flexibilidad para aprender relaciones complejas presentes en la genómica de células únicas. La narrativa subraya que el aprendizaje profundo ayuda a modelar la heterogeneidad y el ruido entre experimentos y puede revelar señales biológicas sutiles.

Características clave

El aprendizaje profundo ayuda a gestionar la heterogeneidad, el ruido y la esparsidad de los datos sc-seq.
Los autoencoders (AE) se destacan para la reducción de dimensionalidad no lineal, permitiendo clustering en el espacio latente para identificar tipos y subpoblaciones celulares.
Los AE pueden revelar estructuras no lineales que pueden perder los enfoques basados en PCA (por ejemplo, las PCA usadas por Seurat).
El aprendizaje de múltiples vistas facilita la integración de datos multimodales medidos en las mismas células.
La integración multimodal es esencial para identificar de manera coherente la identidad celular a través de modalidades.
La transcriptómica espacialmente resuelta (SRT) preserva el contexto espacial, abordando la falta de información espacial en sc-seq tradicional.
El Atlas de Células Humanas (HCA) sirve como analogía para mapear las células de forma coherente, incluyendo información espacial y relaciones.
El ecosistema scRNA-tools rastrea herramientas para el análisis de scRNA-seq, ilustrando un crecimiento activo con más de 1,000 herramientas para 2021.
El aprendizaje profundo reduce la dependencia de la ingeniería manual de características, permitiendo una extracción más autónoma de información.

Casos de uso comunes

Reducción de dimensionalidad y clustering: aprender una representación de baja dimensionalidad con autoencoders para identificar tipos y subpoblaciones celulares.
Descubrimiento de estructuras no lineales: ir más allá de transformaciones lineales para capturar patrones complejos en la expresión génica.
Integración multimodal: combinar mediciones de diversas modalidades para revelar identidades celulares integradas.
Clasificación y anotación de tipos celulares: usar las representaciones aprendidas para clasificar células y explorar subtipos.
Contexto espacial: mapear patrones de expresión en relación con la arquitectura tisular cuando hay información espacial disponible.
Análisis comparativo entre condiciones: investigar cómo cambian los estados reguladores y los patrones de expresión ante tratamientos o estados de enfermedad.

Configuración e instalación

# Configuración e instalación no se detallan en el artículo fuente.

Inicio rápido

Comience con una matriz de expresión de sc-seq donde las filas son células (barcodes) y las columnas son genes; los valores representan niveles de expresión.
Utilice un enfoque basado en autoencoder para aprender una incrustación de baja dimensionalidad que conserve la heterogeneidad celular.
Aplique clustering en el espacio latente aprendido para identificar tipos de células o subpoblaciones.
Compare con baselines basados en PCA (p. ej., en Seurat) para evaluar la captura de estructuras no lineales.
Si está disponible, complemente el análisis con datos multimodales y aplique estrategias de multi-vista para integrar modalidades y mejorar la inferencia de tipos celulares.
Explore el contexto espacial con SRT cuando el contexto espacial sea relevante para la interpretación.

Pros y contras

Pros
Captura relaciones no lineales y estructuras complejas en los datos sc-seq.
Reduce la dependencia de la ingeniería manual de características, permitiendo representaciones aprendidas de forma más autónoma.
Facilita el clustering en el espacio latente aprendido que respeta la heterogeneidad.
Soporta integración de datos multimodales para revelar identidades celulares más ricas.
Aborda lagunas de información espacial cuando se utilizan enfoques SRT.
Contras
Los autoencoders pueden sobreajustar; se requieren regularización y validación cuidadosas.
Requiere diseño y ajuste cuidadosos para evitar representaciones biológicas erróneas.

Alternativas (comparaciones breves)

| Enfoque | Fortalezas | Limitaciones |---|---|---| | Reducción de dimensionalidad basada en PCA (como en Seurat) | Simple, rápida, lineal | Puede perder estructuras no lineales y heterogeneidad compleja |Autoencoders DL | Captura no lineal y estructura compleja | Riesgo de sobreajuste; requiere ajustes |Aprendizaje de múltiples vistas | Integra varias modalidades para identidades más ricas | Requiere datos multimodales y una integración cuidadosa |Transcriptómica espacial (SRT) | Conserva contexto espacial | Aumenta complejidad experimental y computacional |