计算工具将复杂的数据转换为二维图像

在寻求更多地了解细胞之间和内部组织的变化,生物医学科学家们设计工具能够同时测量单个细胞的许多特征。这些技术导致了新的挑战,然而,科学家们现在苦于如何产生的大量数据的意义。现在一个解决方案可能。哥伦比亚大学和斯坦福大学的研究人员开发出了一种计算方法,使科学家能够可视化和解释“高维”数据由单细胞测量技术,如大规模血细胞计数。方法,今天发表在《自然生物科技》的在线版癌症研究和治疗具有特别的意义。

研究人员现在明白癌症在个体可以港亚种群的细胞有不同的分子特性。组织细胞的行为可能会有所不同,包括他们如何应对治疗。研究单个细胞的能力,以及癌细胞的识别和描述亚种群内个体,可能导致更精确的诊断和治疗方法。

“我们的方法不仅会让科学家们探索肿瘤细胞的异质性耐药肿瘤细胞的特点,而且还将允许医生追踪肿瘤恶化,确定耐药癌细胞,并检测微量的癌症细胞,增加复发的风险,”文章的第二作者Dana Pe怎样说,博士,副教授在哥伦比亚大学生物科学和系统生物学。另一个文章的第二作者是加里·诺兰博士,斯坦福大学微生物学和免疫学教授。

方法,称为viSNE(视觉互动随机邻居嵌入),是基于一个复杂的算法,将高维数据转换(例如,一个数据集,包括许多不同的同步测量单个细胞)到类似于二维可视化代表“散点图”——简单的图表与X和Y轴,很多人第一次相遇在高中数学和生物学。“基本上,viSNE提供了一种方法来可视化非常高维数据在二维空间,同时保持最重要的组织和结构的数据,“体育怎样博士说。“颜色作为第三维来支持用户交互式地想象各种特性的细胞。”

viSNE软件可以分析测量几十个分子标记。在二维地图,结果,点之间的距离代表之间的相似程度,单个细胞。地图可以显示清晰定义的组的细胞有明显的行为(例如,耐药性),即使他们只是总人口的一小部分。这应该使物理隔离的设计方法和研究这些细胞在实验室里亚种群。

虽然方法背后的算法很复杂,Pe怎样博士预计,所有研究人员,不管他们的数学专业知识,能够使用viSNE。

为了演示软件的效用,Pe怎样博士和她的同事们使用大规模血细胞计数和viSNE研究从急性骨髓性白血病患者骨髓细胞。目前,临床医生可以将最多4到8标记评估细胞。因为大规模血细胞计数和viSNE可以吸收更多的标记,viSNE能够识别细胞更微妙的差异。使用该算法,Pe怎样博士和她的同事能够揭示之前未异质性的骨髓细胞的研究。

研究人员还表明viSNE可以检测微小残留病(MRD)——极其少量的肿瘤细胞化疗后持续存在,并增加复发的风险。“在蒙蔽的测试中,我们能够找到只有20癌细胞成千上万的健康细胞,”体育怎样博士说。这样少量的细胞检测是极其困难的,即使是最有经验的病理学家。

”对于治愈癌症检测MRD的能力是至关重要的,”体育怎样博士补充说。“消除甚至99.9%的肿瘤并不带来治愈。你必须能够找到,然后消除,微小的细胞可以治疗和人口导致疾病复发。”

本文题为“viSNE使高维单细胞的数据可视化和揭示表型异质性的白血病。“其他作者:El-ad大卫阿米尔(哥伦比亚),卡拉·l·戴维斯(斯坦福大学),米歇尔·d·Tadmor(哥伦比亚),艾琳·f·西蒙茨(斯坦福大学),雅各布·莱文(哥伦比亚),肖恩·c·Bendall(斯坦福大学),丹尼尔·k·Shenfeld(哥伦比亚),和Smita Krishnaswamy(哥伦比亚)。