2022/11/18
庆应义塾大学医学部
庆应义塾大学医学部生理学教室の岡野雄士（医学部5年生）、加瀬義高助教、岡野栄之教授らの研究グループは、未解決であったシングルセルRNAシークエンス（scRNA-seq）のデータ解析の技術的な課題を克服するモデルを開発し、scRNA-seqデータ間の普遍的な特徴を抽出することに成功しました。
细胞の遗伝情报を网罗的に収集、解析することのできる搁狈础-蝉别辩、特に细胞ひとつひとつの情报を読み取ることのできる蝉肠搁狈础-蝉别辩は现在の医学研究において、もはや必须のものとなっています。ただし、急速に発展してきた技术であるが故に、その解析手法にはいくつかの课题があり、それから得られた结果は果たして本当に生物学的な本质を写し出しているのか疑问视されていました。
また、蝉肠搁狈础-蝉别辩から细胞种の情报を推定するアノテーションという処理は、细胞の形态学的な情报がない蝉肠搁狈础-蝉别辩データにおいて最も重要な処理工程でありますが、従来のアノテーション方法では、発现変动遗伝子解析によって、データセットに含まれるサンプル间での相対的な比较を行い、有意に発现量が上昇している遗伝子群から恣意的に解釈可能なもの选んで细胞种を推定するため、异なる个体间で共有されている细胞种の「普遍的な特性」を抽出することができていませんでした。さらに、アノテーションは、蝉肠搁狈础-蝉别辩データに対して行われるさまざまな示唆的なデータ解析に先立って行われるため、蝉肠搁狈础-蝉别辩データ解析の结果が、どれだけ一般化可能な真実を写した结果であるのかが问题となっていました。
本研究では、蝉肠搁狈础-蝉别辩データから细胞种の「普遍的な特性」を遗伝子制御ネットワークとして可视化して、そのネットワークの类似性によって细胞特性の近さを评価する指标の开発に成功しました。さらにその指标を体系的な手法でアノテーションに応用することにより、异なる个体由来の蝉肠搁狈础-蝉别辩データを効果的に统合することができるようになりました。実际に、复数个体のヒト胎児脳由来蝉肠搁狈础-蝉别辩データにて本研究成果のモデルを実装してみると、従来法と比较し、よりデータ横断的な特徴を反映したアノテーションが可能であることがわかりました。
この成果により、疾患解析などの研究でこれまで行われてきた蝉肠搁狈础-蝉别辩で见落とされていた重要かつ本质的な结果が得られることが期待されます。さらに、希少疾患の解析など、复数の个体や复数の研究机関から取得されたサンプルのデータを统合して解析する必要がある研究テーマにおいて、生データに恣意的な加工を加えずに普遍的特性を确认することができるため、さまざまな分野における応用が期待されます。本研究成果は、2022年11月17日11时（米国东部标準时）に国际干细胞学会公式ジャーナルである Stem Cell Reportsの特集号に掲载されました。
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