SpatialData מאחד ומשלב נתונים מטכנולוגיות אומיקה מרחבית שונות. קרדיט: איזבל רומרו קלבו/EMBL
SpatialData הוא כלי נגיש באופן חופשי לאיחוד ושילוב נתונים מטכנולוגיות אומיקה שונות המתייחסות למידע מרחבי, שיכול לספק תובנות הוליסטיות לגבי בריאות ומחלות.
תהליכים ביולוגיים ממוסגרים על ידי ההקשר שבו הם מתרחשים. כלי חדש שפותח על ידי קבוצת Stegle מ-EMBL Heidelberg והמרכז לחקר הסרטן הגרמני (DKFZ) מסייע בהצבת ממצאי מחקר ביולוגיה מולקולרית בהקשר טוב יותר של הסביבה התאית, על ידי שילוב צורות שונות של נתונים מרחביים.
ברקמה, כל תא בודד מוקף בתאים אחרים, וכולם מקיימים אינטראקציה מתמדת זה עם זה כדי ליצור תפקוד ביולוגי. כדי להבין איך רקמות פועלות או לא מתפקדות במחלות כמו סרטן, חיוני לא רק ללמוד את המאפיינים של כל תא, אלא גם להסביר את ההקשר המרחבי שלהם. אפיון כמותי של תאים בהקשר של המרחב הפיזי בו הם חיים הוא המפתח להבנת מערכות מורכבות.
הטכנולוגיות המאפשרות סוגים אלה של חקר נקראות טכנולוגיות אומיקה מרחבית, והפיתוח המתקדם שלהן תורם לעלייה בפופולריות של הביולוגיה המרחבית. טכנולוגיות כאלה יכולות לתת מידע מפורט על ההרכב המולקולרי של תאים בודדים והסידור המרחבי שלהם. עם זאת, טכנולוגיות אלו מתמקדות במאפיינים שונים של תא – כגון RNA או רמות חלבון, ומערך הנתונים המתקבל מנוהלים ומאוחסנים בדרכים מגוונות. כדי לפתור את האתגר הזה, פרויקט שיתופי בראשות קבוצת Stegle פיתח את SpatialData, תקן נתונים ומסגרת תוכנה המאפשרת למדענים לייצג נתונים ממגוון רחב של טכנולוגיות אומיקה מרחבית בצורה אחידה.
פיתוח טכנולוגי לביולוגיה מרחבית
במהלך העשור האחרון פותחו טכנולוגיות רבות הן על ידי האקדמיה והן על ידי התעשייה להצגה מרחבית של רקמות, תאים ותאים תת-תאיים. עם זאת, כל טכניקה מתמקדת במספר קטן של מאפיינים רצויים ומציגה פשרות קשורות. לדוגמה, Visium מ-10x Genomics לוכדת מידע על הביטוי של כל הגנים ברקמה, אך אינה מספקת רזולוציה של תא בודד. לעומת זאת, מבחן 10x Genomics Xenium, MERFISH או פלטפורמת MERSCOP מבית Vizgen מניבים מפות עדינות של ביטוי גנים עם רזולוציה תת-תאית. עם זאת, מבחנים אלה מוגבלים כיום לכמה מאות גנים שנבחרו מראש. ורשימת הטכנולוגיות הללו, שכל אחת מהן מספקת נתח קטן מהתמונה המלאה, ממשיכה לגדול.
אתגרים של טכנולוגיות Omics מרחביות
ההטרוגניות הזו של טכנולוגיות באה לידי ביטוי בצד החישובי בהטרוגניות גדולה עוד יותר של פורמטים של קבצים: כל טכנולוגיה מגיעה עם פורמט אחסון משלה, ולעתים קרובות ניתן לאחסן נתונים שנוצרו על ידי אותה טכנולוגיה במספר פורמטים.
באופן מעשי, זה מביא מספר אתגרים לניתוח של נתוני אומיקה מרחבית. שיטות ויזואליזציה וניתוח מותאמות בדרך כלל לטכנולוגיה ספציפית, מה שמגביל את תאימות הנתונים ומקשה על שילוב שיטות שונות בצינור ניתוח אחד. עם זאת, להבנה הוליסטית של מערכת ביולוגית, חשוב להסתכל בו-זמנית על מאפייני תאים שונים או דגימות ממקומות שונים. טכנולוגיות Omics מייצרות כמויות אדירות של נתונים (טרה-בייט של תמונות, מיליוני תאים, מיליארדי מולקולות בודדות), הדורשות פתרונות הנדסיים אופטימליים. לפיכך, הביולוגיה המרחבית זקוקה בדחיפות למסגרת אוניברסלית שיכולה לשלב נתונים בין ניסויים וטכנולוגיות, ולספק תובנות הוליסטיות לגבי בריאות ומחלות. זה המקום שבו SpatialData נכנס.
SpatialData – מסגרת שתאחד את כולם
"יש צורך עז להקים פתרונות קהילתיים לניהול ואחסון של נתוני אומיקס מרחביים. בפרט, יש צורך בפיתוח תקני נתונים חדשים ויסודות חישוביים המאפשרים לאחד גישות ניתוח על פני כל הספקטרום של טכנולוגיות אומיקה מרחבית שונות שצצות", אמר אוליבר סטגל, ראש קבוצה ב-EMBL ביחידה לביולוגיה של הגנום, ו ראש חטיבת גנומיקה חישובית וגנטיקה של מערכות במרכז לחקר הסרטן הגרמני (DKFZ). "צעד מרכזי ראשון בכיוון זה הוא SpatialData, תקן נתונים ומסגרת תוכנה המגשרת ומתאימה מושגי ניהול נתונים קודמים ממולטי-אומיקה חד-תאית לתחום המרחבי."
SpatialData מאחדת ומשלבת נתונים מטכנולוגיות Omics שונות, ומגשרת בין טכנולוגיות מתקדמות עם מסגרת המאפשרת גישה ומניפולציה עם ביצועים חישוביים של הנתונים. כלי זה הוצג לאחרונה שיטות טבע פרסום, שחיבר לוקה מרקנטו במהלך הדוקטורט שלו ב-EMBL בקבוצת Stegle, תואר משותף עם הפקולטה למדעי הביולוגי של אוניברסיטת היידלברג. "פיתחנו את מסגרת SpatialData כדי להקל על אתגרי ייצוג הנתונים בעת לימוד ביולוגיה מרחבית, כך שהחוקר יוכל להתמקד בניתוח הביולוגי, במקום להיות מואט על ידי מניפולציות מפרכות של נתונים, שאחרות נדרשות אפילו רק לדמיין את הנתונים. המסגרת מספקת ייצוג אחיד ומיישמת פעולות ארגונומיות לעיבוד נוח של נתוני אומיקה מרחבית", אמר Marconato.
הכלי מאפשר לכל חוקר לייבא את הנתונים שלו ולבצע משימות כמו ייצוג נתונים, עיבוד והדמיה. בנוסף, הוא נותן את האפשרות להוסיף הערות אינטראקטיביות לנתונים ולשמור אותם בפורמט אגנוסטי לשפה, מה שמקל על הופעתן של אסטרטגיות ניתוח המשלבות שיטות משפות תכנות שונות או קהילות ניתוח שונות.
המסגרת פותחה כפרויקט שיתופי בין מוסדות מרובים כמו DKFZ, האוניברסיטה הטכנית של מינכן, מרכז הלמהולץ מינכן, BioImaging הגרמני, ETH ציריך, מרכז VIB לחקר דלקות בבלגיה, כמו גם Huber ו-Saka קבוצות ב-EMBL.
"ביצענו את המחקר והפיתוח הטכנולוגי שלנו תוך שמירה על התועלת עבור קהילת המדע הגדולה יותר", אמר ג'ובאני פאלה, מחבר ראשון וסטודנט לדוקטורט במרכז הלמהולץ במינכן. "לא רק הקמנו פרויקט שיתוף פעולה בין-תחומי בין מכוני מחקר אלא גם עבדנו בשיתוף פעולה הדוק עם מפתחים שעובדים עם טכנולוגיות מרחביות שונות ובשפות תכנות שונות כדי לטפל בבעיית הפעולה ההדדית. כתוצאה מכך, המסגרת שלנו תואמת את הרוב המכריע של מבחני אומיקס מרחביים מהאקדמיה ומהתעשייה. הודות לפרסום בגלוי, חוקרים אחרים יכולים כעת להשתמש באופן חופשי ב- SpatialData כדי לנהל את הנתונים שלהם ולקבל הזדמנות לשתף פעולה בין טכנולוגיות ונושאי מחקר שונים."
"במאמר שלנו, אנו ממחישים שלוש מאפיינים חשובים של SpatialData", הסביר קווין ימאוצ'י, מחבר ראשון וחוקר פוסט-דוקטורט ב-ETH ציריך. "ראשית, אנו מציגים ממשק סטנדרטי ופורמט אחסון מאוחד (מבוסס על OME-NGFF) עבור כל טכנולוגיות האומיקה המרחבית. שנית, באמצעות הייצוג המאוחד, אנו משלבים אותות ממספר אופנים. כאן, אנו מעבירים הערות על פני אופנים ומכמתים אותות באמצעות ההערות המועברות הללו. לבסוף, אנו מציגים דרך להערות (פתולוגיה) באופן אינטראקטיבי ולהשתמש בהערות כדי לנתח את הפרופילים המולקולריים הקשורים."
SpatialData מספק ייצוג אינטראקטיבי של נתונים, הן בכונן הקשיח והן בזיכרון ה-RAM של המחשב, המאפשר ניתוח של נתוני הדמיה גדולים או גיאומטריות או תאים מרובים. מאפיין מפתח בולט נוסף הוא היכולת של המסגרת ליישר ולערוך נתוני אומיקס במערכת קואורדינטות משותפת. לפיכך, SpatialData מאפשר ניהול מניפולציה יעילה של מערכי נתונים מרחביים, כולל הגדרה של מערכת קואורדינטות משותפת על פני טכנולוגיות מבוססות רצף והדמיה.
הצוות הבינתחומי השתמש במסגרת SpatialData כדי לנתח מחדש מערך סרטן שד מולטי-מודאלי מ-10X Genomics כהוכחה לקונספט. מערך נתונים זה כולל חלקים עוקבים מאותו בלוק סרטן שד, כאשר כל חלק מנותח באמצעות טכנולוגיה שונה, כמו Visium, Xenium ומערך נתונים נפרד מסוג scRNA-seq. המחקר מדגים את האופי המשלים של טכנולוגיות אלו.
"על ידי שילוב 10X Xenium ו- scRNAseq, מיפינו את סוגי התאים לחלל", אמר אליאס היידרי, מועמד לדוקטורט ב-DKFZ ואחד ממחברי המחקר. "לאחר מכן, השתמשנו ב- 10X Visium כדי לזהות שיבוטים סרטניים בחלל. זה יכול להיעשות מכיוון שיש לנו קריאות לכל התעתיק. לבסוף, השתמשנו בתמונות מיקרוסקופיה מוכתמות של H&E כדי לזהות אזורים מעניינים עבור הערות היסטופתולוגיה. ניתוח זה הציג בהצלחה יישום ייחודי של SpatialData בפתיחת ניתוחים רב-מודאליים של מערכי נתונים שנפתרו במרחב."
בעתיד, גידול של חולה עשוי להיות מנותח באמצעות טכנולוגיות שונות הנפוצות במרפאה, כאשר הנתונים מאוחדים לאחר מכן על ידי SpatialData כדי לקבל הבנה הוליסטית של הגידול. יתר על כן, הממשק האינטראקטיבי יאפשר לרופא להוסיף הערות לנתונים, ובכך לאפשר ניתוח מפורט של אזורי גידול ומאפיינים ספציפיים, שעלולים להוביל לגישות טיפול מותאמות אישית.
