ゲノミクス：マルチスケールのトポロジーによって細胞以下レベルの空間トランスクリプトミクスで細胞を分類する

空間トランスクリプトミクスは、組織内の数百万の位置でのin situの遺伝子発現を測定するが、これまで、トランスクリプトームの深度、空間分解能、サンプルサイズの間でいくらかのトレードオフがあった。この状況では、画像ベースのセグメンテーションの統合によって影響力のある研究が可能になったが、画像化の質と組織の不均一性による限界がある。対照的に、最近のアレイベースの技術では、大規模なサンプルにおいて細胞以下レベルの分解能で全トランスクリプトームを測定できる。現在、この情報を直接利用して個々の細胞のアノテーションを行う、細胞タイプを特定するための手法はない。今回我々は、トランスクリプトーム情報と空間的状況の両方を用いて、この細胞以下レベルで細胞タイプを自動的に分類するマルチスケール手法を提案する。我々は、この手法を、標的および全トランスクリプトームの両方の空間プラットフォームで実証し、これによって、ヒト腎臓組織の細胞の分類と形態が改善されるとともに、画像データに依存することなくマウス腎臓に疎に分布する個々の免疫細胞が正確に特定された。これらの予測を、マルチパラメーターにわたるパーシステントホモロジーに基づくトポロジカルパイプラインに統合することで、ループス腎炎のマウスモデルに特徴的な、細胞の空間的関係が突き止められ、これは免疫蛍光法によって実験的に確認された。今回我々が提案した枠組みは、新しいプラットフォームに容易に適用でき、遺伝子から組織まで、さまざまなレベルの生物学的構造を橋渡しする包括的なパイプラインとなる。

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