Xabier Martinez de Morentin Iribarrenek, Navarrabiomed-IdiSNA-ko Bioinformatika translazionalaren Unitateko ikertzaileak, Universidad de Navarratik egindako doktore tesia irakurriko du uztailaren 17an. Ekitaldia 10:30etan hasiko da, CIMAko Ekitaldi Aretoan.

Doktore lana, “Unravelling the potential of single-cell analysis in biomedical research: expanding horizons in neurogenesis and melanoma and overcoming current analytical limitations through deep-learning-based method development”, izenekoa, Navarrabiomed-en egin da, David Gómez Cabrero Bioinformatika translazionala -ren unitateko Ikerlari nagusia, eta Felipe Prósper Cardoso Terapia Zelularreko zuzendaria eta Nafarroako Unibertsitateko Klinikako (CUNeko) Hematologia eta Hemoterapia Zerbitzuko zuzendarikidea.

Ikerketaren garapena 

Ezagutza biologikoak eta biomedikoak aurrerapen teknologikoekin batera egiten dute aurrera. Duela gutxi —hamarkada bat baino ez— zelula bakarreko profil-protokoloak eta horiekin lotutako teknologiak garatu ziren. Hasierako protokolo horiek hobetu egin dira ordutik, banakako zelulak eskala masiboan profilatu ahal izateko. Zelula bakarreko teknologien aplikazioak iraultza zientifikoa eragin du biomedikuntzan.

Iraultza horren alderdi bat ikerketa translazionalean aplikatzea da. Adibidez, tumoreen heterogeneotasuna, bereizketa hematopoietiko osasuntsuaren eta gaixotasunaren karakterizazioa edo giza zelula garrantzitsuak identifikatzea COVID-19rako sarrera-puntu gisa hobeto ulertzeko aukera eman du. Baina zelula bakarretako profilaketaz baliatzen diren milaka ikerketa-proiektu translazional daude. Horietako bi aztertzen ditu doktore-tesi honek.

Lehenengo lana melanoma duten pazienteetan pd1-a blokeatzeko terapiaren erantzuna iragartzen duten biomarkatzaileak identifikatzea izan da. Era berean, ikusi da CD4+-en eta monozitoen arteko zenbait erlazio, bai eta klinikara transferi daitezkeen gainazaleko biomarkatzaile batzuk ere, gai direla PD-1 kontrako tratamenduaren erantzun positiboa edo negatiboa bereizteko. S100A9 gene kodetzailearen kasuan bezala. Gene horrek adierazpen handiagoa du monozitoen zelula-motan erantzuten ez duten pazienteetan.

Bigarrenaren helburua, berriz, beta amiloidea neurogenesian pixkanaka metatzearen ondorioak ulertzea izan da, Alzheimer gaixotasunari buruzko ezagutza berriak emanez. Lan honetan, kontrol-zeluletako neurogenesia karakterizatu da, eta Alzheimer gaitza simulatzen duen egoera batean nola esku hartzen den aztertu da. Gaixotasun horretan parte har dezaketen geneak eta desberdintze-etapa sortzen direnak karakterizatu dira, kontrola baldintzarekin alderatuta.

Bestalde, zelula bakarreko profilen protokoloak sortzearekin zerikusia duen iraultza zientifiko horrek datuen analisirako metodologia berriak garatzeko beharra eragin du, hala nola zelula-elkarketa, zelula-oharpena, geneen sare erregulatzaileen identifikazioa eta zelulen denbora-antolamendua, besteak beste.

Doktoretza-ikerketa horren esparruan, metodo multiomiko berriak garatu dira, zelula indibidual bakoitzak sortutako informazio-geruzak ustiatzen dituztenak. Emaitza bi metodoren argitalpena izan zen: LIBRA eta scAEGAN, deep-learningean oinarritutako eredu berriak proposatzen dituztenak, zelula bakarreko teknologien datuak integratzeko eta aurresateko. Azterketa konparatiboek errendimendu handiagoa erakutsi dute lan honetan erabiltzen diren beste ereduekin alderatuta.
 

Emaitzen hedapena

Egindako lanak argitalpen zientifikoat ekarri ditu: 2021ean, Journal for ImmunoTherapy of Cancer aldizkarian,  Predicting anti-PD-1 responders in malignant melanoma from the frequency of S100A9+ monocytes in the blood eta 2023an, Quantitative Biology- n LIBRA: an adaptative integrative tool for paired single-cell multi-omics data y PLoS One aldizkarian scAEGAN: Unification of single-cell genomics data by adversarial learning of latent space correspondences.

El método de LIBRA también se ha presentado en el congreso Single Cell Genomics 2022 (Utrecht, The Netherlands) con el poster LIBRA: an adaptative integrative tool for paired single-cell multi-omics data.