Cuantificación de la actividad de redes de proteı́nas utilizando datos de expresión genética de célula única de mama sana y cáncer de mama

SENRA, DANIELA; GUISONI, NARA; DIAMBRA, LUIS

San Rafael, Mendoza

Congreso; XX Congreso Regional de Fı́sica Estadı́stica y Aplicaciones a la Materia Condensada; 2023

Los niveles de expresión genética asociados a las diferentes proteínas pueden definir el estado o la identidad de las células. Los avances tecnológicos recientes permiten acceder a esta información en células individuales mediante la secuenciación de ARN (scRNA-seq). Esta técnica se está utilizando ampliamente y cada vez hay más conjuntos de datos públicos disponibles, que suelen ser matrices de decenas de miles de genes de hasta un millón de células, lo que plantea un desafío típico de big-data. Algunas de las aplicaciones más comunes de este tipo de datos incluyen la definición de estados celulares conocidos, la determinación de nuevos tipos celulares y el estudio de los procesos de desarrollo. Por otro lado, el estudio de los procesos biológicos y las vías de señalización, más allá del proceso de diferenciación, utilizando datos de scRNA-seq es un tema de investigación activo.Para comprender los procesos de diferenciación es interesante reconstruir las trayectorias de diferenciación. Esto se puede abordar mediante métodos de inferencia de trayectorias, un conjunto de herramientas computacionales para abordar datos de scRNA-seq de células que presentan una trayectoria de diferenciación. Para ello, previamente es necesario determinar el origen de las trayectorias, es decir, las células madre o pluripotentes. En este trabajo, se propone una herramienta novedosa para cuantificar la pluripotencia a partir de datos de scRNA-seq y se la evalúa en un conjunto de datos de mama humana sana. Se utiliza la red de interacción proteína-proteína asociada con el proceso de diferenciación celular y la matriz de expresión génica para calcular un índice que se llama actividad de diferenciación. Esta medida refleja qué tan activa es la red de diferenciación en cada célula. Utilizando las células con mayor actividad de diferenciación como origen, se infiere la trayectoria de diferenciación en mama sana.El método propuesto también puede ser utilizado para cuantificar otros procesos biológicos como la proliferación celular o la respuesta inmune. Esta generalización de la herramienta se utiliza para comprender los procesos biológicos activos en un conjunto de datos de scRNA-seq de cáncer de mama triple negativo.