Pesquisadores da Universidade da Califórnia, São Francisco (UCSF) desenvolveram um algoritmo que pode determinar como as vizinhanças celulares funcionam nos tecidos. O algoritmo, denominado “TissueMapper”, usa dados de transcriptômica espacial para inferir as interações entre as células e seus vizinhos. Esta informação pode ser usada para compreender como os tecidos estão organizados e como respondem a diferentes estímulos.

A transcriptômica espacial é uma nova tecnologia que permite aos pesquisadores medir a expressão genética de células em uma amostra de tecido, preservando suas relações espaciais. Esses dados podem ser usados ​​para criar um mapa do tecido, mostrando quais genes são expressos em cada célula e como estão organizados uns em relação aos outros.

O TissueMapper usa essas informações espaciais para inferir as interações entre as células e seus vizinhos. O algoritmo primeiro identifica grupos de células que expressam genes semelhantes. Esses clusters são então usados ​​para criar uma rede de interações, mostrando como as células estão conectadas entre si.

Os pesquisadores testaram o TissueMapper em diversas amostras de tecidos diferentes, incluindo pele, cérebro e coração. O algoritmo foi capaz de identificar com precisão as interações entre as células de cada tecido e prever como os tecidos responderiam a diferentes estímulos.

"O TissueMapper é uma ferramenta nova e poderosa que pode ser usada para entender como os tecidos são organizados e como funcionam", disse Alex Pollen, PhD, pesquisador da UCSF e um dos desenvolvedores do TissueMapper. “Esta informação poderia ser usada para desenvolver novos medicamentos e terapias que tenham como alvo tipos ou interações celulares específicas”.

O estudo foi publicado na revista Nature Methods.