Sebbene le tecniche a singola cellula abbiano aiutato i team di ricerca a comprendere le malattie consentendo loro di valutare le cellule a livello individuale, è ancora necessario approfondire il contesto spaziale all'interno del tessuto che circonda queste cellule. Con l'introduzione della trascrittomica spaziale, i ricercatori e le ricercatrici possono utilizzare tutto, dai dati relazionali a quelli di imaging, per capire meglio l'espressione genica e la dinamica cellulare.
I dati relazionali forniscono informazioni sul contesto in cui le cellule si trovano in relazione l'una all'altra e consentono di sovrapporre i dati di imaging con quelli molecolari. La localizzazione delle cellule e le relative modalità di interazione all'interno del loro ambiente è fondamentale per la ricerca, in particolare quando si esaminano tipi rari di cellule. Tuttavia, le omiche spaziali forniscono un contesto più ampio rispetto alle interazioni cellulari locali, mostrando come una malattia progredisce all'interno dell'architettura di un tessuto. Di conseguenza, gli scienziati e le scienziate sono ora in grado di ottenere un contesto spaziale precedentemente sconosciuto per i tipi di cellule rare e la progressione della malattia.
Con la piattaforma IA e di computing accelerato NVIDIA per la trascrittomica spaziale, i team di ricerca e sviluppo possono:
- Rendere possibili nuovi metodi di analisi superando i colli di bottiglia e aumentando la precisione.
- Utilizzare le GPU NVIDIA nell’analisi spaziale per ridurre i tempi di analisi per l’elaborazione di grandi quantità di dati spaziali.
- Utilizzare l’IA generativa per la segmentazione cellulare ad alta precisione con VISTA-2D, un modello di base di NVIDIA AI.