Des chercheurs de l'Université technique de Munich (TUM) et de Helmholtz Munich ont introduit une nouvelle approche utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour analyser les données des cellules uniques, marquant une avancée significative dans la compréhension du comportement cellulaire dans des maladies telles que le cancer du poumon et la COVID-19.
La technologie des cellules uniques a évolué rapidement, permettant un examen détaillé des tissus au niveau de chaque cellule. Cette avancée a entraîné une quantité écrasante de données, nécessitant des techniques d'apprentissage automatique pour interpréter et analyser ces motifs complexes.
Fabian Theis et son équipe ont examiné si l'apprentissage auto-supervisé, qui fonctionne sur des données non étiquetées, pouvait efficacement découvrir des motifs cachés au sein de cet ensemble de données vaste. Leur recherche s'est concentrée sur plus de 20 millions de cellules, démontrant que cette méthode excellait dans la prédiction des types de cellules et la reconstruction de l'expression génique sans formation préalable.
Les résultats, publiés dans Nature Machine Intelligence, indiquent que l'apprentissage auto-supervisé est particulièrement efficace avec de grands ensembles de données de cellules uniques, révélant son potentiel pour créer des cellules virtuelles - des modèles informatiques qui reproduisent le comportement cellulaire réel. Cette innovation pourrait transformer notre compréhension des maladies en illustrant les changements cellulaires et en facilitant le développement de la médecine de précision.
La capacité de l'apprentissage auto-supervisé à générer des informations à partir de données non étiquetées le positionne comme un outil crucial dans le domaine de l'analyse des cellules uniques, aidant les chercheurs à identifier les motifs de maladies et à prédire leur progression tout en ouvrant la voie à des traitements personnalisés.