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計算生物学：類似性のあるヒト細胞をスケーラブルに検索するための細胞アトラス基盤モデル
Nature 638, 8052 doi: 10.1038/s41586-024-08411-y
単一細胞RNA塩基配列解読によって、現在までに、さまざまな器官、疾患、発生、摂動に対して何億個ものヒト細胞のプロファイリングが行われてきた。これらの増え続けるアトラスをマイニングすることで、細胞と疾患の関連性が明らかになり、予想外の組織状況での細胞状態が特定され、in vivoの生物学的特性をin vitroモデルに関連付けられる可能性がある。そのためには、全身の細胞の類似性を測る共通の尺度と、効率的な検索方法が必要となる。今回我々は、統一的かつ解釈可能な表現を学習するための距離学習フレームワークであるSCimilarityを開発した。SCimilarityは、さまざまな研究から得られた数千万もの細胞プロファイルから、入力された細胞のプロファイルまたは状態と転写的に類似した細胞の迅速なクエリを可能にする。我々はSCimilarityを用いて、間質性肺疾患のマクロファージと繊維芽細胞のプロファイルについて、412の単一細胞RNA塩基配列解読研究の2340万の細胞アトラスのクエリを行い、他の繊維症や繊維化組織にも類似した細胞プロファイルが存在することを明らかにした。マクロファージのクエリに対してin vitroでの最も高いスコアを示したヒットは3Dハイドロゲルシステムであり、我々はこの細胞状態が再現されることを実験的に実証した。SCimilarityは、単一細胞プロファイルに対する基盤モデルとして機能し、研究者はヒトの体全体で類似した細胞状態を照会することができるようになり、ヒト細胞アトラスから生物学的手掛かりを生み出すための強力なツールとなる。
