Resumo 3765: Análise de proteômica espacial de célula única e pipeline de avaliação computacional

Resumo Resolver a heterogeneidade tecidual e proteômica é fundamental para decodificar a estrutura e função do microambiente tumor-imune (TIME). Tal compreensão requer o perfil proteômico das características de células tumorais e imunes com resolução espacial no nível da célula única. Embora métodos e conjuntos de dados com resolução espacial estejam se tornando cada vez mais disponíveis, faltam métodos analíticos e computacionais capazes de extrair as características altamente complexas e interações dentro do TIME. Para solucionar esse problema, desenvolvemos um pipeline computacional chamado Spatial Proteomics Analysis and Computational Evaluation Pipeline (SPACE). O pipeline SPACE é composto por vários módulos de análise para processar e minerar tipos de dados baseados em imagens altamente multiplexadas para explorar a composição, organização e heterogeneidade do TIME. O pipeline gera e interpreta a expressão de biomarcadores e informações posicionais a partir de imagens multiplexadas usando algoritmos para indexação de imagens, registro de imagens, controle de qualidade, segmentação, identificação e remoção de sinais inespecíficos, normalização de dados, identificação automática de dados ausentes e ajuste para sinais remanescentes. As medições precisas de intensidade no nível da célula única são então usadas para calcular as características espaciais propostas que representam interações celulares no TIME. Uma árvore hierárquica de decisão de marcadores celulares é usada para anotar tipos e identidades de células individuais. O SPACE permite análises estatísticas e diferenciais de características espaciais complexas, bem como de tipos/identidades celulares com respeito a anotações clínicas e alterações genômicas. A visualização dos dados espaciais e de imagem é possível por meio de um repositório de imagens OMERO open-source e mapas espaciais que integram diversos marcadores em uma única representação. Aqui, demonstramos as aplicações do nosso pipeline em diversos tipos de tumores gastrointestinais (ex., adenocarcinoma do intestino delgado) e validamos a importância da integração da heterogeneidade tecidual no nível espacial e da célula única. A estrutura é aplicável a quase todas as plataformas de dados de imagens altamente multiplexadas, incluindo, mas não limitado a, CycIF, CODEX e citometria de massa por imagem.