Leveraging spatial transcriptomics data to recover cell locations in single-cell RNA-seq with CeLEry
1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
本研究の学術的背景は、健康と病気の細胞の異質性を理解するための技術である単一細胞RNAシークエンシング（scRNA-seq）です。しかし、scRNA-seqでは細胞の物理的な関係性が限定されているため、それが使用される場所が限られています。本研究の学術的「問い」は、spatial transcriptomicsで学習した遺伝子発現と空間的な位置関係を利用して、scRNA-seqのセルの空間的な出所を回復することができるかどうかです。
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
本研究の目的は、CeLEry（Cell Location recovEry）という監視付きディープラーニングアルゴリズムを提案し、spatial transcriptomicsから学習した遺伝子発現と空間的な位置関係を利用して、scRNA-seqのセルの空間的な出所を回復することです。学術的独自性と創造性は、スパルス性、解釈性、およびデータオーギュメンテーションによる精度向上など、セルの空間的な位置情報を推定するための新しいアプローチの紹介にあります。
3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
本研究の着想は、スパルスな空間情報を取り込むことで、細胞学的情報を補足するための必要性に基づいています。これに対する国内外の研究は、最近ではspatial transcriptomicsを含む新しい分野が成長しており、次世代セル処理技術の開発が進んでいます。本研究は、次世代のセル処理技術として、スパルスな空間情報の有効性を調査することを意図しています。
4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
本研究では、CeLEryという新しいアルゴリズムを提案し、scRNA-seqのセルの空間的な出所を回復する方法を明らかにしました。CeLEryの可変オートエンコーダーによるデータオーギュメンテーションプロセスを用い、scRNA-seqデータのノイズを乗り越える方法を示し、多数のデータセットからの総合的なベンチマーク評価により、CeLEryがセルの空間的位置情報を復元することができることを明らかにしました。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
本研究の有効性は、CeLEryの精度と信頼性を複数のデータセットで評価することによって検証されました。これらのデータセットには、脳およびがん組織から生成されたVisium、MERSCOPE、MERFISH、およびXeniumなどがありました。CeLEryは、scRNA-seqデータを使用して細胞の空間情報を信頼性高く推定することができることが示されました。