C-COMPASS : un logiciel basé sur l'IA cartographie les protéines et les lipides à l'intérieur des cellules
Un nouvel outil développé par Helmholtz Munich, le Centre allemand de recherche sur le diabète et l'Université de Bonn facilite l'utilisation de la protéomique et de la lipidomique spatiales, sans qu'aucun codage ne soit nécessaire. C-COMPASS permet aux scientifiques d'établir le profil de l'emplacement des protéines et des lipides dans les cellules et de suivre l'évolution de ces schémas en réponse à une maladie ou à d'autres facteurs. En supprimant le besoin de compétences en programmation, le logiciel rend l'omique spatiale accessible à un plus grand nombre de chercheurs.
Image symbolique
AI-generated image
Remédier aux limites actuelles de l'omique spatiale Les outils existants pour la protéomique spatiale présentent souvent des contraintes. Nombre d'entre eux ne sont pas équipés pour prédire les localisations multiples des protéines individuelles ou pour quantifier les différents compartiments cellulaires. En outre, leur utilisation nécessite souvent des connaissances en programmation et leurs interfaces ne sont pas accessibles, ce qui peut limiter l'élargissement de leur application. La lipidomique spatiale est restée un défi en raison de l'absence de marqueurs fiables pour la localisation des lipides.
C-COMPASS a été développé pour combler ces lacunes méthodologiques. Le logiciel utilise des réseaux neuronaux pour prédire les localisations subcellulaires multiples des protéines et incorpore les données du protéome total pour évaluer les changements dans la distribution des protéines et l'abondance des organites. Il comprend une interface utilisateur graphique et des étapes de traitement standardisées conçues pour favoriser la reproductibilité des analyses.
"Avec C-COMPASS, nous voulions créer un outil qui rende la protéomique spatiale plus accessible et plus facile à reproduire", explique le développeur Daniel Haas. Natalie Krahmer, chef de projet, ajoute : "Pour la première fois, il nous permet également d'explorer la lipidomique spatiale en combinant les données du protéome et du lipidome dans un flux de travail unifié. Nous pouvons désormais générer des atlas cellulaires d'organes et de tissus aux niveaux combinés du protéome et du lipidome, ce qui permet aux chercheurs d'aborder de nombreuses nouvelles questions."
L'équipe de recherche a appliqué C-COMPASS pour étudier les distributions spatiales des protéines dans le tissu hépatique humanisé et a examiné comment ces schémas évoluent dans différentes conditions métaboliques. Ils ont ensuite étendu le flux de travail en intégrant les données protéomiques et lipidomiques, ce qui a permis pour la première fois de réaliser une lipidomique spatiale. Pour localiser les lipides, les chercheurs les ont cartographiés sur des cartes de référence spatiales dérivées des données protéomiques. Cette approche a été appliquée à des échantillons de foie de souris humanisées et a révélé des changements dans la distribution des lipides associés à des perturbations métaboliques.
Applications futures et développement en cours L'équipe prévoit d'appliquer C-COMPASS à divers ensembles de données afin de mieux comprendre les changements dynamiques de la localisation des protéines liés au métabolisme. L'équipe travaille également à l'amélioration du logiciel, avec des fonctionnalités telles que la prise en charge d'autres méthodes omiques spatiales, comme la transcriptomique spatiale.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
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
