深層生成モデルを活用した細胞共局在ネットワーク解析ツール「ＤｅｅｐＣＯＬＯＲ」を開発

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、ヒトの扁平上皮がんサンプル、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（米国東部時間）にオンライン掲載されます。