紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥中心(MSK)的研究人員開發(fā)了一種新的開源計算方法，稱為Spectra，可以改進對單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分析。
通過以獨特的方式指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析，Spectra可以為細胞之間復(fù)雜的相互作用提供新的見解，例如癌細胞和免疫細胞之間的相互作用，這對改善免疫治療至關(guān)重要。
該團隊的方法和發(fā)現(xiàn)最近發(fā)表在該領(lǐng)域最具影響力的期刊之一《自然生物技術(shù)》上。
研究人員指出，Spectra可以消除技術(shù)上的“噪音”，識別功能相關(guān)的基因表達程序，包括那些新穎的或?qū)μ囟ㄉ锃h(huán)境高度特異性的基因表達程序。
MSK團隊在研究報告中寫道，該算法非常適合研究來自大型患者群體的數(shù)據(jù)，并找出臨床有意義的患者特征，并補充說，在新興的免疫腫瘤學(xué)領(lǐng)域，Spectra是識別生物標(biāo)志物和藥物靶點的理想選擇。
此外，MSK團隊已經(jīng)將光譜免費提供給世界各地的研究人員。
“我被訓(xùn)練成一名計算機科學(xué)家，”該研究的資深作者Dana Pe 'er博士說，“我構(gòu)建的每一個工具，我都努力使其健壯，以便它可以在許多情況下使用，而不僅僅是一種情況。我也試著讓他們盡可能地接近。”
“我很高興發(fā)現(xiàn)新的生物學(xué)，我也很高興能夠建立一個基礎(chǔ)工具，可以被更廣泛的社區(qū)用來進行許多生物學(xué)發(fā)現(xiàn)。”
Pe 'er博士補充說，與MSK的研究人員一起，來自幾個機構(gòu)的團隊已經(jīng)在使用Spectra來研究各種疾病。
單細胞革命
在過去的十年里，“單細胞革命”改變了人類對健康和疾病的認(rèn)識。單細胞技術(shù)使科學(xué)家能夠研究組織樣本或一組樣本(例如腫瘤)中的單個細胞，不僅可以看到存在的細胞類型的多樣性(例如癌細胞與各種類型的免疫細胞)，還可以看到每個細胞中哪些基因是活躍的，從而為細胞狀態(tài)和細胞相互作用提供新的視角。這項技術(shù)促進了人們對細胞如何適應(yīng)和應(yīng)對不斷變化的健康和疾病狀況的新認(rèn)識——包括對癌癥治療的耐藥性的發(fā)展。
問題是，單細胞方法產(chǎn)生的令人難以置信的數(shù)據(jù)量對篩選和正確解釋具有挑戰(zhàn)性。Pe 'er博士解釋說，當(dāng)試圖觀察基因程序——共同完成特定任務(wù)的基因——在組織中多種細胞類型中都很活躍時，這一點尤其正確。
她說:“這對于研究癌細胞和免疫細胞之間的相互作用尤其重要，因為這涉及到高度重疊的基因程序。”“這導(dǎo)致了一些嚴(yán)重的統(tǒng)計問題，可能導(dǎo)致令人難以置信的誤導(dǎo)性結(jié)果。”
Pe 'er博士組建的團隊由共同第一作者Russell Kunes(統(tǒng)計學(xué)博士生)和Thomas Walle(醫(yī)學(xué)博士，具有免疫腫瘤學(xué)專業(yè)知識的內(nèi)科科學(xué)家)領(lǐng)導(dǎo)，他們不僅開發(fā)了指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析的改進方法，而且還創(chuàng)建了一個用戶友好的界面，以方便其他科學(xué)家采用。
Walle博士在研究簡報中寫道:“我們希望開發(fā)一種改進的方法，匯集了統(tǒng)計學(xué)、計算生物學(xué)和免疫學(xué)領(lǐng)域截然不同的研究人員。”“Spectra是一次相互學(xué)習(xí)的旅程，我們的共同目標(biāo)是讓復(fù)雜的生物學(xué)變得可以解釋。”
指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析
在這篇論文中，研究人員將Spectra應(yīng)用于兩個乳腺癌免疫治療數(shù)據(jù)集和一個肺癌圖譜，在21項研究中總共有來自375個個體的150多萬個細胞，證明了Spectra能夠在大規(guī)模上克服傳統(tǒng)分析的局限性。
Spectra通過指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與現(xiàn)有的科學(xué)知識的身體-基因程序的文庫產(chǎn)生的以前的數(shù)據(jù)由專家在各自的領(lǐng)域。雖然這些初始知識可以直接指導(dǎo)單細胞數(shù)據(jù)分析，但該程序也可以適應(yīng)手頭的數(shù)據(jù)，幫助識別新的和修改的基因程序。(他們在論文中指出，這種適應(yīng)性特性使科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了與抗pd -1免疫治療耐藥性相關(guān)的腫瘤相關(guān)巨噬細胞中的一種新的癌癥侵襲程序。)
Spectra的獨特設(shè)計還考慮了定義不同細胞類型的基因信息，使其更善于發(fā)現(xiàn)細胞功能基礎(chǔ)的基因程序，而不是細胞身份。
“例如，Spectra可以讓我們將耗盡的T細胞與腫瘤反應(yīng)性T細胞分離開來，而腫瘤反應(yīng)性T細胞正在積極地對抗癌癥。這有助于我們看到兩者之間基因激活的差異，這在腫瘤微環(huán)境等復(fù)雜背景下是相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的。”
此外，作者指出，將收集的數(shù)據(jù)從一個數(shù)據(jù)集直接轉(zhuǎn)移到另一個數(shù)據(jù)集的能力將加速和簡化發(fā)現(xiàn)，使研究人員能夠在不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)集成的情況下完善單細胞測序研究的知識。
文章標(biāo)題
Supervised discovery of interpretable gene programs from single-cell data
（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2023-10/） | 
