国立がん研究センター研究所計算生命科学ユニットの小嶋泰弘独立ユニット長（東京医科歯科大学難治疾患研究所計算システム生物学分野連携研究員）、東京医科歯科大学難治疾患研究所計算システム生物学分野の島村徹平教授（名古屋大学大学院医学系研究科システム生物学分野特任教授）、名古屋大学大学院医学系研究科腫瘍病理学・分子病理学分野の三井伸二准教授、榎本篤教授、同大学院医学系研究科皮膚科学分野の秋山真志教授らの研究グループは、生体組織内の細胞間共局在関係^※３を解析するための画期的な情報解析手法「DeepCOLOR」を開発しました。
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、深層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、細胞間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。
細胞間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、細胞間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】

⚫ 深層生成モデル^※１を活用して空間トランスクリプトームデータから一細胞レベルでの共局在解析を行う手法、DeepCOLOR（ディープカラー）を開発。
⚫ 多様な組織内で近接する細胞集団の同定や細胞間コミュニケーションの分子機構の推定が可能。
⚫ 細胞間コミュニケーション^※２の包括的な全体像の解明により、疾患の超早期段階からの予測、創薬標的の探索や治療法開発への応用が期待。

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【用語説明】

^※１深層生成モデル
深層学習によりデータの生成過程を記述した確率モデル。近年、一細胞トランスクリプトーム解析への応用が進んでいる。
^※２細胞間コミュニケーション
細胞同士が直接接触したり、あるいはある細胞がシグナル分子を放出してそれを別な細胞が受信し応答したりすることで、細胞間で情報を交換し合うプロセスのこと。このプロセスは、細胞の機能調節、成長、分化、および生存に不可欠であり、多細胞生物において組織や器官が協調して機能するために重要である。
^※３共局在関係
異なる細胞が物理的に同一の組織内部位に位置すること。この関係は、細胞内の機能的な相互作用やシグナル伝達の研究において重要で、細胞の働きや病態の理解に役立つ。

【論文情報】

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】

大学院医学系研究科　島村 徹平　特任教授
https://www.shimamlab.info/