新しい機械学習手法により、細胞のアイデンティティに関する理解が向上

カーネギーメロン大学2023年3月17日

細胞のアイデンティティとは、生物内のある種類の細胞を別の種類の細胞から区別する独自の特徴と特性を指します。 このアイデンティティは、細胞に特定の機能と構造を与えるタンパク質の生成を制御する特定の遺伝子の発現によって決定されます。

遺伝子の活性化と発現により、組織と臓器全体の種類と機能に基づいた細胞パターンの類似性が明らかになります。 これらのパターンを理解することで、細胞の理解が深まり、病気の根底にあるメカニズムを解明するための洞察が得られます。

空間トランスクリプトミクス技術の出現により、科学者は組織サンプル全体の状況内で遺伝子発現を検査できるようになりました。 ただし、この情報を処理し、これらの遺伝子発現パターンの特定と理解を容易にするためには、新しい計算技術が必要です。

A research team led by Jian Ma, the Ray and Stephanie Lane Professor of Computational Biology in Carnegie Mellon University's School of Computer Science, has developed a machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that deals with the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning is used to identify patterns in data, classify data into different categories, or make predictions about future events. It can be categorized into three main types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement learning." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">このギャップを埋める機械学習ツール。 SPICEMIXと呼ばれるこの方法に関する彼らの論文は、最近Nature Geneticsのカバーストーリーとして掲載されました。

SPICEMIX は、研究者が脳のような複雑な組織の細胞の全体的な遺伝子発現においてさまざまな空間パターンが果たす役割を解明するのに役立ちます。 これは、各パターンを空間メタ遺伝子 (特定の生物学的プロセスに関連している可能性があり、組織全体に滑らかなパターンまたは散発的なパターンを表示できる遺伝子のグループ) で表すことによって実現されます。

マー氏を含むチーム。 Benjamin Chidester、計算生物学部門のプロジェクトサイエンティスト。 そして博士号学生の Tianming Zhou と Shahul Alam は、SPICEMIX を使用して、マウスとヒトの脳領域の空間トランスクリプトミクス データを分析しました。 彼らは、SPICEMIX のユニークな機能を活用して、脳の細胞の種類と空間パターンの状況を明らかにしました。

「名前を選んだとき、私たちは料理からインスピレーションを受けました」とチデスター氏は語った。 「同じスパイスのセットを使って、あらゆる種類の異なるフレーバーを作ることができます。細胞は同様の方法で機能する可能性があります。細胞は共通の生物学的プロセスを使用する可能性がありますが、使用する特定の組み合わせによって細胞に独自のアイデンティティが与えられます。」

SPICEMIX を脳組織に適用すると、他の方法よりも正確に脳内の細胞型の空間パターンが特定されました。 また、学習された空間メタジーンを通じて、脳細胞タイプの新しい発現パターンも明らかになりました。

「これらの発見は、脳細胞の種類の複雑さのより完全な全体像を描くのに役立つかもしれない」とZhou氏は述べた。

空間トランスクリプトミクス技術を使用した研究の数は急速に増加しており、SPICEMIX は研究者がこの大量かつ高次元のデータを最大限に活用するのに役立ちます。

「私たちの方法は、空間トランスクリプトミクス研究を前進させ、複雑な組織における基礎生物学と疾患の進行の両方についてのより深い理解に貢献する可能性を秘めています」とマー氏は述べた。

参考文献：「SpiceMix により細胞アイデンティティの統合的単一細胞空間モデリングが可能になる」Benjamin Chidester、Tianming Zhou、Shahul Alam、Jian Ma、2023 年 1 月 9 日、Nature Genetics.DOI: 10.1038/s41588-022-01256-z