C-COMPASS: Software baseado em IA mapeia proteínas e lípidos no interior das células
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Uma nova ferramenta desenvolvida pela Helmholtz Munich, pelo Centro Alemão de Investigação da Diabetes e pela Universidade de Bona torna a proteómica e a lipidómica espaciais mais fáceis de utilizar - sem necessidade de codificação. O C-COMPASS permite aos cientistas traçar o perfil da localização das proteínas e dos lípidos no interior das células e acompanhar a forma como estes padrões se alteram em resposta a doenças ou outros factores. Ao eliminar a necessidade de competências de programação, o software torna a ómica espacial acessível a um grupo mais vasto de investigadores.
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AI-generated image
Abordar as actuais limitações da ómica espacial As ferramentas existentes para a proteómica espacial têm frequentemente limitações. Muitas não estão equipadas para prever múltiplas localizações para proteínas individuais ou para quantificar em diferentes compartimentos celulares. Além disso, a sua utilização exige frequentemente conhecimentos de programação e carece de interfaces acessíveis, o que pode limitar uma aplicação mais alargada. A lipidómica espacial continua a ser um desafio devido à ausência de marcadores fiáveis para a localização de lípidos.
Para colmatar estas lacunas metodológicas, foi desenvolvida uma ferramenta para a proteómica e lipidómica espaciais integradas, o C-COMPASS. O software utiliza redes neuronais para prever múltiplas localizações subcelulares de proteínas e incorpora dados do proteoma total para avaliar alterações na distribuição de proteínas e na abundância de organelos. Inclui uma interface gráfica de utilizador e passos de processamento normalizados concebidos para apoiar análises reprodutíveis.
"Com o C-COMPASS, queríamos criar uma ferramenta que tornasse a proteómica espacial mais acessível e mais fácil de reproduzir", afirma o programador Daniel Haas. A líder do projeto, Dra. Natalie Krahmer, acrescenta: "Pela primeira vez, também nos permite explorar a lipidómica espacial, combinando dados do proteoma e do lipidoma num fluxo de trabalho unificado. Podemos agora gerar atlas celulares de órgãos e tecidos a níveis combinados de proteoma e lipidoma, o que permite aos investigadores abordar muitas questões novas."
A equipa de investigação aplicou o C-COMPASS para investigar as distribuições espaciais de proteínas no tecido hepático humanizado e examinou a forma como estes padrões se alteram em diferentes condições metabólicas. Em seguida, alargaram o fluxo de trabalho integrando dados proteómicos e lipidómicos, permitindo pela primeira vez a lipidómica espacial. Para localizar os lípidos, os investigadores mapearam-nos em mapas de referência espacial derivados de dados proteómicos. Esta abordagem foi aplicada a amostras de fígado de ratos humanizados e revelou alterações na distribuição de lípidos associadas a perturbações metabólicas.
Aplicações futuras e desenvolvimento em curso A equipa planeia aplicar o C-COMPASS a uma variedade de conjuntos de dados para obter conhecimentos mais profundos sobre alterações dinâmicas relacionadas com o metabolismo na localização de proteínas. Estão também a trabalhar para melhorar ainda mais o software - com funcionalidades como o suporte para outros métodos ómicos espaciais, como a transcriptómica espacial.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
Publicação 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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