C-COMPASS: un programa informático basado en inteligencia artificial cartografía las proteínas y los lípidos de las células
Una nueva herramienta desarrollada por Helmholtz Munich, el Centro Alemán de Investigación sobre la Diabetes y la Universidad de Bonn facilita el uso de la proteómica y la lipidómica espaciales, sin necesidad de codificación. C-COMPASS permite a los científicos determinar dónde se encuentran las proteínas y los lípidos en las células y cómo cambian estos patrones en respuesta a enfermedades u otros factores. Al eliminar la necesidad de conocimientos de programación, el software pone la ómica espacial al alcance de un grupo más amplio de investigadores.
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Las herramientas existentes para la proteómica espacial suelen tener limitaciones. Muchas no están equipadas para predecir múltiples localizaciones de proteínas individuales o para cuantificar en diferentes compartimentos celulares. Además, su uso suele requerir conocimientos de programación y carecer de interfaces accesibles, lo que puede limitar una aplicación más amplia. La lipidómica espacial sigue siendo un reto debido a la ausencia de marcadores fiables para la localización de lípidos.
Para colmar estas lagunas metodológicas se ha desarrollado la herramienta C-COMPASS de proteómica y lipidómica espacial integradas. El software utiliza redes neuronales para predecir múltiples localizaciones subcelulares de proteínas e incorpora datos del proteoma total para evaluar los cambios en la distribución de proteínas y la abundancia de orgánulos. Incluye una interfaz gráfica de usuario y pasos de procesamiento estandarizados diseñados para apoyar análisis reproducibles.
"Con C-COMPASS, queríamos crear una herramienta que hiciera la proteómica espacial más accesible y fácil de reproducir", afirma el desarrollador Daniel Haas. La Dra. Natalie Krahmer, jefa del proyecto, añade: "Por primera vez, también nos permite explorar la lipidómica espacial combinando datos del proteoma y del lipidoma en un flujo de trabajo unificado. Ahora podemos generar atlas celulares de órganos y tejidos a niveles combinados de proteoma y lipidoma, lo que permite a los investigadores abordar muchas cuestiones nuevas."
El equipo de investigación aplicó C-COMPASS para investigar las distribuciones espaciales de proteínas en tejido hepático humanizado y examinó cómo cambian estos patrones en diferentes condiciones metabólicas. A continuación, ampliaron el flujo de trabajo integrando datos proteómicos y lipidómicos, lo que permitió realizar lipidómica espacial por primera vez. Para localizar los lípidos, los investigadores los situaron en mapas de referencia espaciales derivados de los datos proteómicos. Este método se aplicó a muestras de hígado de ratones humanizados y reveló cambios en la distribución de lípidos asociados a alteraciones metabólicas.
Aplicaciones futuras y desarrollo en curso El equipo tiene previsto aplicar C-COMPASS a diversos conjuntos de datos para profundizar en los cambios dinámicos relacionados con el metabolismo en la localización de proteínas. También están trabajando para mejorar aún más el software, con funciones como la compatibilidad con otros métodos ómicos espaciales, como la transcriptómica espacial.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Daniel T. Haas, Daniel Weindl, Pamela Kakimoto, Eva-Maria Trautmann, Julia P. Schessner, Xia Mao, Mathias J. Gerl, Maximilian Gerwien, Timo D. Müller, Christian Klose, Xiping Cheng, Jan Hasenauer, Natalie Krahmer; "C-COMPASS: a user-friendly neural network tool profiles cell compartments at protein and lipid levels"; Nature Methods, 2025-12-4
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