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多亏了一项名为Moscot（“多组学单细胞最佳运输”）的新技术，研究人员现在可以同时观察数以百万计的细胞发育成一个新的器官——例如，胰腺。这项开创性的方法是由亥姆霍兹慕尼黑大学领导的国际研究小组开发的，并发表在著名的《自然》杂志上。
多亏了一项名为Moscot（“多组学单细胞最佳运输”）的新技术，研究人员现在可以同时观察数以百万计的细胞发育成一个新的器官——例如，胰腺。这项开创性的方法是由亥姆霍兹慕尼黑大学领导的国际研究小组开发的，并发表在著名的《自然》杂志上。
到目前为止，生物学家对细胞在自然环境中如何发育的了解有限，例如，当它们在胚胎中形成器官时。“现有的方法只能提供几个细胞的快照，或者不能将空间和时间的动态过程联系起来，”该研究的主要作者之一、慕尼黑亥姆霍兹计算生物学研究所的博士候选人、慕尼黑工业大学（TUM）的研究员多米尼克·克莱因解释说。“这极大地限制了我们对器官发育和疾病过程中复杂相互作用的理解。”
Moscot在整个器官和有机体中绘制细胞发育图
与Giovanni Palla（亥姆霍兹慕尼黑）、Marius Lange（苏黎世联邦理工学院）、michael Klein（苹果公司）和Zoe Piran（耶路撒冷希伯来大学）领导的跨学科团队一起，Dominik Klein开发了Moscot。该团队借鉴了18世纪发展起来的一个理论：最优运输理论，该理论描述了物体如何最有效地从一个地方移动到另一个地方，以最大限度地减少时间、能源或成本。在此之前，生物医学数据集的大小限制了对两个细胞群体的最佳转运的应用。由于人工智能的进步，这一障碍现在已经被克服了，这一进步受到了合著者Marco Cuturi（苹果公司）的重大影响。“我们已经调整了我们的数学模型，以准确地代表细胞在体内发育过程中的分子信息和位置。最佳运输理论帮助我们理解细胞是如何移动、变化和从一种状态过渡到另一种状态的，”克莱恩说。这使得同时观察数以百万计的细胞成为可能，其精确度在以前是不可想象的。
Moscot使空间组织中单细胞的多模态映射成为可能，在动态生物过程中起着至关重要的作用。随着时间的推移，它连接了数百万个细胞，将基因表达的变化与细胞的决定联系起来。Moscot的实现旨在使用复杂的算法分析庞大的数据集，同时为生物学家提供直观的界面。此外，Moscot精确地同时捕获大量细胞的分子状态，并描述它们在空间和时间上的发育。这使得首次跟踪和更好地了解整个活体器官和生物体内复杂的细胞过程成为可能。
胰腺和糖尿病研究的新见解
Moscot应用为胰腺研究提供了新的见解：该团队成功地绘制了基于多模态测量的胰腺中激素产生细胞的发育图。基于这些发现，科学家们现在可以详细分析糖尿病的潜在机制。亥姆霍兹慕尼黑大学糖尿病和再生研究所所长Heiko Lickert教授说：“这种关于细胞过程的新观点为靶向治疗提供了机会，这些治疗可以解决疾病的根本原因，而不仅仅是治疗症状。”他与Fabian Theis教授共同撰写了这项研究。
医学研究的转折点
慕尼黑亥姆霍兹计算生物学研究所所长、慕尼黑工业大学教授Fabian Theis强调了Moscot对生物医学研究的重要性：“Moscot正在改变我们理解和使用生物数据的方式。它使我们不仅能够以前所未有的细节捕捉细胞发育的动态，而且能够对疾病的进展做出精确的预测，旨在开发个性化的治疗方法。”
对泰斯来说，Moscot是跨学科合作的典范：“在这个项目中，数学和生物学的成功结合令人印象深刻地表明，不同学科之间的合作对于实现真正的科学突破是多么重要。多亏了与Helmholtz糖尿病中心的Heiko Lickert领导的团队的密切合作，我们能够通过实验室实验验证Moscot的预测。”
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