epiAneufinder identifies copy number alterations from single-cell ATAC-seq data
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、scATAC-seqデータからゲノム全体のコピー数変動（CNA）を単一の細胞レベルで抽出することができるかどうかです。
本研究の目的は、scATAC-seqデータから個々の細胞のCNA情報を推定し、従来のシングルセルシーケンシング技術では探索されていなかったゲノム変動のレイヤーを解き放つことです。この研究の学術的な独自性と創造性は、scATAC-seqデータのリード数情報を利用してCNA情報を推定するepiAneufinderアルゴリズムの開発にあります。
本研究の着想は、scATAC-seqデータはゲノムのコピー数変動を直接的に抽出するのが困難であるという問題意識から生まれました。従来の方法では、高いゲノム解像度でCNAを測定できるが、シングルセル解像度を失ってしまう研究手法がありました。本研究では、epiAneufinderアルゴリズムを用いることで、scATAC-seqデータからシングルセルレベルでCNA情報を推定することが可能となりました。関連する研究動向としては、シングルセル全ゲノムシーケンシング(scWGS)や比較ゲノムハイブリダイゼーション(CGH)などの手法がありますが、これらの手法では解析のための追加の実験が必要であり、epiAneufinderではそれを必要としません。
本研究では、epiAneufinderアルゴリズムを異なる癌のscATAC-seqデータに適用し、CNAプロファイルに基づいて細胞集団内の腫瘍内クローンの異質性を同定することができることを示しました。さらに、同じサンプルに対してシングルセル全ゲノムシーケンシングデータから推定されるCNAプロファイルと一致することを示しました。
本研究の有効性は、異なる癌のscATAC-seqデータにおいて、epiAneufinderがCNAヘテロジェネイティの同定に有効であることを示すことによって検証されました。また、従来のシングルセルシーケンシング技術では探索されていなかったゲノム変動のレベルを解き放つことができるという有効性も検証されました。