One Biosciences : publication dans Nature Communications de MAYA, son algorithme de data mining pour l’analyse en cellule unique

One Biosciences, société de biotechnologies qui s’appuie sur la puissance de l’analyse en cellule unique et l’I.A. pour identifier une nouvelle vague de cibles thérapeutiques, annonce aujourd’hui la publication de son algorithme de data mining pour l’analyse en cellule unique nommé « MAYA » dans l’édition de mars de la revue Nature Communications.

L’article complet intitulé « Multi-modal quantification of pathway activity with MAYA », publié le 25 mars 2023, est disponible à l’adresse suivante : https://rdcu.be/c8rGx.

En résumé, la publication met en lumière MAYA – l’un des nombreux composants de la plateforme de One Biosciences. MAYA est un algorithme de data mining ultra-efficace pour les grands jeux de données issus de l’analyse en cellule unique. Contrairement aux algorithmes existants, MAYA permet de comprendre la structure des signaux biologiques à la résolution unicellulaire.

Céline Vallot, cofondatrice et présidente du conseil scientifique de One Biosciences, a déclaré : « Nous sommes ravis de la dynamique et des développements de One Biosciences. MAYA illustre parfaitement la capacité de la Société à développer des algorithmes de pointe pour le ‘data mining’. Sur la base des résultats présentés dans Nature Communications, nous sommes confiants dans la capacité de One Biosciences à découvrir des vulnérabilités thérapeutiques partagées chez les patients atteints de cancer et au-delà. »

Les voies de signalisation cellulaires peuvent être activées par diverses cascades de gènes en fonction de l’identité des cellules et du contexte biologique. Les atlas en cellules uniques permettent aujourd’hui de décrire cette complexité. La méthode computationnelle de MAYA permet de détecter et de quantifier automatiquement les divers modes d’activation des voies biologiques dans les populations de cellules. Elle améliore considérablement la granularité des analyses, en permettant la détection de sous-groupes de gènes au sein des voies de référence, chacun étant caractéristique d’une population de cellules et de la façon dont une voie est activée. En utilisant de multiples jeux de données en cellule unique, One Biosciences démontre la pertinence biologique des modes d’activation identifiés et la robustesse de MAYA au bruit et à l’échantillonnage. MAYA peut également prédire les types de cellules à partir de listes de marqueurs de référence, et ce, sans clustering. In fine, MAYA révèle des modes d’activation des voies biologiques communes aux cellules tumorales entre les patients, ce qui ouvre la voie à la découverte de vulnérabilités thérapeutiques partagées.

One Biosciences rassemble trois éléments différenciants, que la société exploite dans ses programmes de découverte actuels et futurs :

• Des protocoles et un savoir-faire pour la génération de jeux de données RNAseq en cellule unique et noyau unique de très haute qualité à partir de divers tissus humains, y compris de petites biopsies congelées de tissus solides.
• Une application propriétaire (‘OneApp’) pour la visualisation et l’analyse collaborative et l’interprétation des données sc/snRNAseq.
• Une base de données ultra-sécurisée et une architecture propriétaires – conformes au RGPD – pour stocker et traiter de grands jeux de données provenant de patients.
  Source :  One Biosciences