La correspondencia jerárquica permite una caracterización exhaustiva de los nichos celulares comunes y específicos de cada enfermedad en los datos de la omica espacial.

Descifrar los microambientes celulares en tejidos complejos es esencial para comprender la estructura del tejido y la enfermedad. Los avances recientes en la omica espacial han permitido la resolución a nivel subcelular y el mapeo preciso de la identidad celular.

Sin embargo, la delineación sólida de los microambientes celulares y los patrones espaciales asociados a la enfermedad sigue siendo difícil. Presentamos Harmonics, un nuevo marco computacional que identifica sistemáticamente tanto los microambientes celulares comunes como los específicos de cada condición a partir de datos de omica espacial mediante el ajuste jerárquico de la distribución. Harmonics también incluye un conjunto de módulos posteriores que facilitan la caracterización integral del microambiente. Demostramos su escalabilidad, precisión y generalización en conjuntos de datos que abarcan diversas especies, tejidos, enfermedades, modalidades espaciales y plataformas tecnológicas.

Para los conjuntos de datos independientes de la condición, Harmonics supera a los métodos de referencia tanto en precisión como en robustez, y demuestra además la capacidad de resolver las estructuras del microambiente con mayor granularidad. En diversas enfermedades, como la fibrosis pulmonar, el cáncer de mama triple negativo y el cáncer colorrectal, Harmonics permite la identificación precisa de los microambientes específicos de cada condición y revela la dinámica asociada a la enfermedad, los patrones espaciales específicos del subtipo y las arquitecturas inmunitarias estructuradas. Prevemos que Harmonics será una herramienta práctica y versátil para el análisis del microambiente espacial que se pueda aplicar en una amplia gama de contextos biológicos e integrarse sin problemas con los flujos de trabajo existentes de la omica espacial.