{"id":60525,"date":"2025-10-03T10:18:57","date_gmt":"2025-10-03T16:18:57","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60525"},"modified":"2025-10-03T10:24:17","modified_gmt":"2025-10-03T16:24:17","slug":"giotto-suite-un-ecosistema-para-analizar-datos-espaciales-de-multiples-escalas-y-tecnologias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/giotto-suite-un-ecosistema-para-analizar-datos-espaciales-de-multiples-escalas-y-tecnologias\/","title":{"rendered":"Giotto Suite: un ecosistema para analizar datos espaciales de m\u00faltiples escalas y tecnolog\u00edas"},"content":{"rendered":"
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Una nueva herramienta integra informaci\u00f3n gen\u00e9tica, molecular y espacial para comprender mejor la organizaci\u00f3n de los tejidos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Las tecnolog\u00edas de multi\u00f3micas espaciales<\/strong> permiten observar c\u00f3mo las mol\u00e9culas, como genes y prote\u00ednas, se distribuyen dentro de los tejidos biol\u00f3gicos. Estos avances generan grandes vol\u00famenes de datos que, hasta ahora, eran dif\u00edciles de integrar y comparar debido a la diversidad de m\u00e9todos y escalas utilizadas. Para responder a este reto, investigadores de la Universidad de Boston y la Facultad de Medicina Icahn en Mount Sinai desarrollaron Giotto Suite<\/strong>, una plataforma que organiza y armoniza estos datos de manera flexible y accesible. El estudio fue publicado en Nature Methods<\/em><\/a>.<\/em><\/p>

\u201cHemos desarrollado esta herramienta teniendo en cuenta la escalabilidad, para adaptarse al creciente tama\u00f1o 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\u201d, afirm\u00f3 el coautor principal, el Dr. Ruben Dries, profesor adjunto de Medicina, Hematolog\u00eda y Oncolog\u00eda M\u00e9dica en la Facultad de Medicina en la Universidad de Boston.<\/p>

Giotto Suite est\u00e1 dise\u00f1ado como un conjunto modular de paquetes en el lenguaje R, enfocados en el an\u00e1lisis, la integraci\u00f3n y la visualizaci\u00f3n de datos multi\u00f3micos. Su caracter\u00edstica central es que es agn\u00f3stico a la tecnolog\u00eda, lo que significa que puede trabajar con informaci\u00f3n generada por distintas t\u00e9cnicas, como transcript\u00f3mica espacial, prote\u00f3mica e im\u00e1genes de tejidos. \u201cSi bien las tecnolog\u00edas \u00f3micas espaciales est\u00e1n generando datos incre\u00edblemente ricos sobre el panorama molecular de los tejidos, el verdadero desaf\u00edo ahora radica en analizar e interpretar esos datos\u201d, explic\u00f3 el coautor principal, el Dr. Guo-Cheng Yuan, profesor de Gen\u00e9tica y Ciencias Gen\u00f3micas en Icahn.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La herramienta introduce estructuras de datos innovadoras capaces de representar desde la ubicaci\u00f3n de una sola mol\u00e9cula dentro de una c\u00e9lula hasta la arquitectura completa de un tejido. Esto facilita estudios a nivel subcelular, celular y tisular, lo que permite entender c\u00f3mo interact\u00faan las distintas capas de informaci\u00f3n biol\u00f3gica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cEl mayor obst\u00e1culo ya no es generar la informaci\u00f3n, sino darle sentido. Los bi\u00f3logos necesitan herramientas que puedan seguir el ritmo de la creciente complejidad y escala de estos conjuntos de datos y les ayuden a extraer conclusiones significativas. Quer\u00edamos crear una herramienta que no solo simplificara el proceso de an\u00e1lisis, sino que tambi\u00e9n se adaptara a diferentes tipos de datos espaciales y flujos de trabajo, para que los investigadores pudieran centrarse en la ciencia en lugar de en los obst\u00e1culos t\u00e9cnicos\u201d, detall\u00f3 el Dr. Yuan.<\/p>

Entre sus principales aportes destacan:<\/p>