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Nueva herramienta de software mejora análisis de datos espaciales complejos de tejidos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 11 Oct 2025
Imagen: una integración conceptual y flexible de conjuntos de datos espaciales en múltiples escalas de longitud y modalidades de datos en Giotto Suite (fotografía cortesía de Chen, Chávez-Fuentes, et al., Nature Methods; DOI: 10.1038/s41592-025-02817-w)
Imagen: una integración conceptual y flexible de conjuntos de datos espaciales en múltiples escalas de longitud y modalidades de datos en Giotto Suite (fotografía cortesía de Chen, Chávez-Fuentes, et al., Nature Methods; DOI: 10.1038/s41592-025-02817-w)

Los avances en la ómica espacial han permitido a los científicos mapear la distribución del ARN y las proteínas en tejidos intactos, lo que ofrece información valiosa sobre el comportamiento e interacción de las células tanto en condiciones de salud como de enfermedad. Sin embargo, a medida que estos conjuntos de datos aumentan en complejidad y escala, el principal desafío se ha desplazado de la generación de datos a su interpretación. Los investigadores ahora requieren herramientas que simplifiquen y estandaricen el análisis, a la vez que se adapten a los diversos tipos de datos espaciales generados por las tecnologías emergentes. Para abordar esto, se ha desarrollado una nueva plataforma de software que facilita el estudio de la estructura tisular y la organización molecular.

Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí (Nueva York, NY, EUA), el Centro Médico de Boston (Boston, MA, EUA) y colaboradores han creado Giotto Suite, un ecosistema de software modular diseñado para analizar e integrar datos ómicos espaciales. Desarrollado con el lenguaje de programación R, Giotto Suite permite a los científicos trabajar con conjuntos de datos de múltiples plataformas, resoluciones y modalidades espaciales. Su estructura flexible permite a los usuarios iniciar el análisis desde diferentes puntos según las necesidades de la investigación, integrando los diferentes pasos analíticos en un entorno unificado.

A diferencia de las herramientas anteriores que requerían la combinación de varios paquetes de software, Giotto Suite consolida todo el proceso analítico, desde la integración de datos hasta la visualización, en un único marco escalable. Facilita el estudio de patrones moleculares en tejidos, lo que permite a los investigadores explorar las interacciones celulares y la organización espacial tanto en condiciones de salud como de enfermedad. La herramienta se presentó en Nature Methods, donde se describió como un gran avance en la biología espacial computacional.

Si bien la versión actual solo incluye un subconjunto de métodos analíticos, la plataforma fue diseñada para una evolución continua. Las futuras actualizaciones ampliarán las herramientas disponibles, mejorarán la interoperabilidad con software externo y proporcionarán recursos de capacitación más completos para los científicos. El equipo planea aplicar el sistema en sus propias investigaciones sobre cáncer y enfermedades neurodegenerativas, a la vez que perfecciona sus funciones basándose en los comentarios de la comunidad. El software está disponible gratuitamente en giottosuite.com para fomentar su adopción generalizada.

Los investigadores prevén que la plataforma ayudará a los científicos a descubrir cómo la organización molecular dentro de los tejidos influye en los mecanismos de las enfermedades y las respuestas terapéuticas. Al simplificar el análisis y la integración de datos, Giotto Suite podría acelerar los descubrimientos en biología espacial y fomentar la colaboración entre investigadores computacionales y experimentales. Su adaptabilidad también la hace idónea para futuras tecnologías espaciales a medida que el campo continúa evolucionando.

“Muchas herramientas existentes requieren que los usuarios combinen varios paquetes para completar un análisis completo”, afirmó el coautor principal de correspondencia, el Dr. Ruben Dries. “Esta herramienta integra estos pasos en un único marco, con el objetivo de agilizar el proceso. Además, la desarrollamos con la escalabilidad en mente para adaptarnos al creciente tamaño y complejidad de los conjuntos de datos espaciales. Nuestro objetivo era desarrollar una plataforma que ayudara a otros investigadores a descubrir nuevos conocimientos a partir de sus datos espaciales”.

Enlaces relacionados:
Escuela de Medicina Icahn en el Monte Sinaí
Centro Médico de Boston

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