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計算生物学：細胞普遍埋め込みは細胞生物学のための基盤モデルをもたらす
Nature 656, 8126 doi: 10.1038/s41586-026-10689-z
種を超えて存在する細胞タイプの膨大な分子的多様性を網羅する、細胞の普遍表現空間を開発できれば、細胞生物学に革新をもたらすだろう。近年、単一細胞トランスクリプトーム手法を用いて細胞アトラスという形で細胞タイプを分子的に定義する研究が進み、こうした取り組みに必要なデータがもたらされている。今回我々は、細胞普遍埋め込み（UCE）基盤モデルを示す。UCEは、大規模な細胞データコーパスを用いて自己教師あり学習によって訓練されており、これにより、多様な組織と種にわたって細胞を表現できる統一された生物学的潜在空間が構築される。この潜在空間は、実験雑音が存在するにもかかわらず、重要な生物学的多様性を捉えることができる。UCEの普遍性により、新たな細胞は、データラベリング、モデルの訓練、微調整なしで埋め込むことができる。我々はUCEを用いて、数百の実験、数十の組織、8つの生物種から得られた、固有の名称を持つ1000以上の細胞タイプを含む、3600万の細胞を埋め込んだメガスケール統合アトラスを作成した。これにより、この空間内で細胞タイプと組織がどのように構成されているかについての手掛かりが得られた。UCEの埋め込み空間は創発的挙動を示し、発生の細胞系譜の特定や、訓練セットに含まれていなかった生物種のデータの埋め込みなど、訓練対象になっていなかった生物学的性質を特定した。総合的に、あらゆる細胞状態と細胞タイプに普遍的表現を与えるUCEは、単一細胞データの解析、アノテーション、仮説生成のための有用なツールとなる。
