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医歯薬学

2024.02.22

深层生成モデルを活用した細胞共局在ネットワーク解析ツール「DeepCOLOR」を開発 细胞间コミュニケーションの全体像解明から、創薬?疾患の超早期予測への応用にも期待

国立がん研究センター研究所计算生命科学ユニットの小嶋泰弘独立ユニット长(东京医科歯科大学难治疾患研究所计算システム生物学分野连携研究员)、东京医科歯科大学难治疾患研究所计算システム生物学分野の岛村彻平教授(黑料网大学院医学系研究科システム生物学分野特任教授)、黑料网大学院医学系研究科肿疡病理学?分子病理学分野の叁井伸二准教授、榎本篤教授、同大学院医学系研究科皮肤科学分野の秋山真志教授らの研究グループは、生体组织内の细胞间共局在関係※3を解析するための画期的な情报解析手法「顿别别辫颁翱尝翱搁」を开発しました。
この手法は、一細胞トランスクリプトームデータと空間トランスクリプトームデータを統合し、深层生成モデルの枠組みを利用して、生体組織内の細胞間ネットワークを一細胞解像度で分析することを可能にする技術です。
本解析手法をマウスの脳組織、ヒトの扁平上皮癌サンプル、SARS-CoV-2 に感染したヒトの肺組織のデータに適用し、細胞間の共局在関係を網羅的に解析することにより、組織内で近接する細胞集団の同定や、细胞间コミュニケーションの分子機構の推定が可能となりました。
细胞间コミュニケーションの理解は、細胞応答や疾患、組織の生物学的機能研究において不可欠です。DeepCOLOR は、一細胞トランスクリプトームデータを用いて、細胞の組織内空間分布を復元し、一細胞レベルの共局在解析を実現することに成功しました。本解析手法は、细胞间コミュニケーションの分子メカニズムに関する網羅的なデータに基づく仮説の提案を可能にし、疾患の超早期段階からの予測や新規の創薬標的の探索に役立つと期待されます。
本研究成果は、国際学術誌「Cell Systems」に 2024 年2 月21 日午前11 時(米国東部時間)にオンライン掲載されました。

 

【ポイント】

? 深层生成モデル※1を活用して空间トランスクリプトームデータから一细胞レベルでの共局在解析を行う手法、顿别别辫颁翱尝翱搁(ディープカラー)を开発。
? 多様な組織内で近接する細胞集団の同定や细胞间コミュニケーションの分子機構の推定が可能。
? 细胞间コミュニケーション※2の包括的な全体像の解明により、疾患の超早期段阶からの予测、创薬标的の探索や治疗法开発への応用が期待。

 

◆详细(プレスリリース本文)は

 

【用语説明】

※1深层生成モデル
深层学习によりデータの生成过程を记述した确率モデル。近年、一细胞トランスクリプトーム解析への応用が进んでいる。
※2细胞间コミュニケーション
细胞同士が直接接触したり、あるいはある细胞がシグナル分子を放出してそれを别な细胞が受信し応答したりすることで、细胞间で情报を交换し合うプロセスのこと。このプロセスは、细胞の机能调节、成长、分化、および生存に不可欠であり、多细胞生物において组织や器官が协调して机能するために重要である。
※3共局在関係
异なる细胞が物理的に同一の组织内部位に位置すること。この関係は、细胞内の机能的な相互作用やシグナル伝达の研究において重要で、细胞の働きや病态の理解に役立つ。

 

【论文情报】

掲載誌: Cell Systems
論文タイトル: Single-cell colocalization analysis using a deep generative model

 

【研究代表者】