研究課題
細胞間コミュニケーションは、遺伝子発現など細胞内部の状態を制御し、正常な発生から疾患までにおいて細胞機能に重要な役割を担っている。さらに、シングルセルRNAシーケンス法により、高変性遺伝子(HVG)の細胞間発現変動が明らかにされ、これもまた細胞機能に重要である。しかしながら、細胞間コミュニケーションを介したHVGの細胞間発現変動の制御については、未だほとんど解明されていない。近年、空間トランスクリプトーム法の登場により、単一細胞の遺伝子発現プロファイルが空間的コンテキストにつながり、細胞間相互作用によるHVGへの制御が明らかになると期待されている。既存の解析手法では、隣接する一つの細胞型から影響を受ける遺伝子発現を抽出する。しかしながら、HVGに焦点を当てず、複数の隣接する細胞型の影響を考慮しないため、定量性と解釈性に課題が残っていた。そこで、空間トランスクリプトームデータに基づき、HVGの細胞間発現変動に対する複数の近傍細胞型の影響として、細胞間コミュニケーションを同定する枠組みであるCCPLS (Cell-Cell communications analysis by Partial Least Square regression modeling) を提案した。CCPLSは、細胞型ごとにPLS回帰モデリングを行い、その回帰係数を細胞間コミュニケーションの定量的な指標として出力する。シミュレーションデータを用いた評価では、本手法により、隣接する複数の細胞型がHVGに与える影響を正確に推定できた。さらに、2つの実データセットに適用した結果、CCPLSは抽出された細胞間コミュニケーションから生物学的に解釈できる知見を抽出できることが示された。ここまでの成果を2022年度に論文発表した。2023年度は各データ点に複数細胞を含むデータをCCPLSが扱えるように拡張を試みた。
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 備考 (1件)
Life Science Alliance
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https://trios.tsukuba.ac.jp/researcher/0000004298