Hücreler sürekli değişim içindedir; kök hücreler farklılaşır, olgunlaşmamış hücreler belirli işlevler kazanır ve bu süreçlerin her birinde genler farklı zamanlarda farklı hızlarla aktive olur ya da susturulur. Biyologlar bu dinamikleri anlamak için RNA hız analizi adı verilen bir yaklaşımdan yararlanır. Bu yaklaşım, henüz işlenmemiş ve işlenmiş RNA moleküllerinin oranını karşılaştırarak bir hücrenin gelecekte nerede olacağını tahmin etmeye çalışır.
Ancak mevcut yöntemlerin önemli bir kısıtı vardı: Yalnızca RNA'nın ekleme (splicing) sürecini modelleyerek tablonun yalnızca bir bölümüne bakıyorlardı. Bu durum, özellikle gürültülü verilerde ve çok sayıda farklı hücre soyunun bir arada bulunduğu veri setlerinde ciddi hatalar doğuruyordu.
Yeni geliştirilen TSvelo bu sorunu köklü biçimde ele alıyor. Yöntem, gen düzenlemesi, transkripsiyon ve RNA işleme adımlarını birbirine bağlayan bütünleşik bir matematiksel çerçeve sunuyor. Bunun için yorumlanabilirliği yüksek olan nöral olağan diferansiyel denklemlerden yararlanıyor; bu sayede modelin içinde ne olduğu araştırmacılara kapalı bir kara kutu olarak kalmıyor.
TSvelo'nun öne çıkan özelliklerinden biri, tüm genlerin transkripsiyon-işlenmemiş RNA-işlenmiş RNA üç boyutlu dinamiklerini eş zamanlı olarak yakalayabilmesi. Ayrıca tek bir hücre içindeki tüm genler için ortak bir gizli zaman eksenini çıkarabiliyor; bu da farklı genler arasındaki zamansal tutarlılığı büyük ölçüde artırıyor.
Araştırmacılar yöntemi, aralarında birden fazla hücre soyunu içeren iki veri setinin de yer aldığı toplam altı farklı tek hücreli RNA dizileme veri seti üzerinde test etti. Sonuçlar, TSvelo'nun mevcut yöntemlere kıyasla hem bireysel genlerin dinamiklerini daha doğru modellediğini hem de hücre kaderi tahminlerinde daha güvenilir sonuçlar verdiğini ortaya koydu.
Çalışma, hücre biyolojisi ve gelişimsel biyoloji araştırmalarında kullanılan hesaplamalı araçlara önemli bir katkı sunuyor. Kanser biyolojisinden kök hücre araştırmalarına kadar geniş bir uygulama alanı olan RNA hız analizinin, TSvelo sayesinde çok daha güvenilir sonuçlar verebileceği öngörülüyor. Çalışma, eLife dergisinde yayımlandı.