Development of a method for estimating integrated intra- and inter-cellular networks using single-cell spatial transcriptomics

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19915
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Tsuchiya Takaho 筑波大学, 医学医療系, 助教 (70853167)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 細胞間相互作用 / 空間トランスクリプトーム / Highly variable genes / PLS回帰モデル

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed an information analysis method called CCPLS (Cell-Cell Communication analysis by Partial Least Squares modeling) to estimate the impact of neighboring cell types on the highly variable genes (HVG) of a particular cell type, using single-cell spatial transcriptome data that simultaneously measures cellular gene expression and spatial coordinates. Evaluation experiments using simulation data demonstrated that CCPLS can accurately estimate cell-cell communications. Furthermore, applications to real data from the brain and colon allowed us to extract biologically interpretable cell-cell communications, demonstrating the effectiveness of this method.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

CCPLSは1細胞空間トランスクリプトーム全般に適用可能で、細胞型の空間配置によって発現変動する遺伝子を抽出できることから、例えば、周囲に免疫細胞が少なく悪性度が高いとされる飛炎症性腫瘍など、細胞の微小環境に着目した創薬標的探索への応用が期待される。
また近年、いくつかの国際コンソーシアムを中心に、1細胞空間トランスクリプトームデータの収集と蓄積が進んでおり、CCPLSをこれらのデータに対して適用することで、基礎生物学から疾患研究まで、さまざまな生物学的知見の発見につながると期待される。