Reveladores de biomarcadores para el accidente cerebrovascular isquémico: el aprendizaje automático se une a la transcriptómica unicelular

El accidente cerebrovascular isquémico (IS) es una de las principales causas de discapacidad y mortalidad en el mundo. Es causada por la coagulación de la sangre en las arterias que van al cerebro. Es fundamental disolver el coágulo en un período específico de aproximadamente 4,5 horas para evitar que llegue al cerebro y cause daño a las células cerebrales o incluso la muerte celular. Existen biomarcadores de diagnóstico específicos para IS que pueden ayudar en la detección y tratamiento oportuno del accidente cerebrovascular. Además, las respuestas inmunitarias a nivel unicelular que resultan de la coagulación sanguínea desempeñan un papel fundamental en la progresión del IS, pero son complejas y difíciles de identificar. El descubrimiento de estos biomarcadores puede acelerar el diagnóstico, el tratamiento oportuno y, en última instancia, la reducción de la carga global de la enfermedad.

Tradicionalmente, el diagnóstico se ha realizado mediante técnicas de imagen, examen clínico y secuenciación masiva de ARN. La información recopilada mediante estas técnicas es fundamental, pero debe reflejar las interacciones a nivel de células individuales. Si bien las tomografías computarizadas o las resonancias magnéticas ayudan a visualizar las lesiones en el cerebro, es necesario recuperar los detalles moleculares. De manera similar, la secuenciación masiva de ARN puede proporcionar perfiles de expresión génica promediados, sin tener en cuenta las señales críticas específicas del tipo de célula y las respuestas inmunes. Este artículo combina modelos de aprendizaje automático (Elastic Net, Lasso, regresión Ridge y Random Forest) y secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq) para comprender mejor las respuestas celulares y los mecanismos reguladores del IS. Esta resolución unicelular permite la detección de distintas poblaciones de células, incluidas la microglía, los macrófagos, los neutrófilos y las células T, que desempeñan funciones fundamentales en la respuesta inmunitaria a la lesión isquémica.

El flujo de trabajo detallado del marco propuesto, que integra el aprendizaje automático y la transcriptómica unicelular, comienza con la recopilación de datos de expresión genética de pacientes con accidente cerebrovascular isquémico. Se aplica una técnica llamada Análisis de red de coexpresión de genes ponderados (WGCNA) para agrupar los genes que coexpresan en módulos, que luego se vinculan a los rasgos clínicos de los pacientes con IS. Ahora se aplican modelos de aprendizaje automático a estos módulos para identificar los biomarcadores de diagnóstico. scRNA-seq también se utiliza para analizar los datos de expresión genética e identificar los genes que se expresan de manera diferente en pacientes con IS. Los genes superpuestos obtenidos de modelos de aprendizaje automático y resultados de scRNA-seq se identifican como biomarcadores potenciales.

El método IMTAS ​​demostró su potencial al identificar varios biomarcadores y vías inmunitarias prometedoras asociadas con el accidente cerebrovascular isquémico. Por ejemplo, firmas de expresión genética específicas en macrófagos y microglia se relacionaron con un aumento de la inflamación, lo que indica su papel en la progresión de la lesión isquémica. Además, el análisis de las características inmunitarias reveló la regulación positiva de las vías de adhesión y migración celular, lo que refleja la movilización de células inmunitarias hacia sitios isquémicos. La precisión de IMTAS ​​sobre los métodos convencionales fue muy destacada, especialmente a la hora de distinguir los biomarcadores de ictus isquémico de los relacionados con otras enfermedades neuroinflamatorias. La alta precisión sugiere que IMTAS ​​se puede utilizar con fines de diagnóstico del accidente cerebrovascular isquémico, lo que permite una intervención temprana y terapias dirigidas. Gracias a la integración del aprendizaje automático en el análisis unicelular, IMTAS ​​distinguió entre genes activos e inactivos, especialmente en poblaciones de células inmunitarias, y presentó conocimientos novedosos que pueden utilizarse inmediatamente en el descubrimiento de biomarcadores y el desarrollo terapéutico.

En general, este estudio combina el análisis de redes de coexpresión de genes ponderados con aprendizaje automático y secuenciación de ARN unicelular en un enfoque novedoso e integral hacia los biomarcadores del accidente cerebrovascular isquémico. Esta investigación profundiza nuestra comprensión de las complejas características inmunitarias características del IS al centrarse en las interacciones entre genes e inmunidad. Sin embargo, se requiere una validación adicional en conjuntos de datos más extensos y diversos para confirmar la confiabilidad de los biomarcadores identificados. Por lo tanto, el potencial general de este trabajo radica en el avance de los métodos de detección y tratamiento tempranos del ictus isquémico, contribuyendo así positivamente a reducir la carga global de esta enfermedad.

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