空間的トランスクリプトミクスによって駆動される細胞状態遷移を解読する

科学分野:

• 計算生物学
• ゲノミクス
• 発生生物学

背景:

• 細胞運命決定は、複雑な細胞内および細胞間シグナル伝達に依存しています。
• 空間的トランスクリプトミクス（ST）はこれらのプロセスに関する洞察を提供しますが、細胞間コミュニケーション（CCC）によって駆動される細胞状態遷移（CST）のモデリングは困難です。

研究 の 目的:

• CCC駆動型のCSTダイナミクスを再構築するための新しい計算フレームワークであるCCCveloを導入すること。
• 細胞間シグナル伝達勾配と細胞内転写因子カスケードを統合して、遺伝子発現ダイナミクスをモデル化すること。

主な方法:

• 統一的なマルチスケール非線形動的モデルであるCCCveloを開発しました。
• パラメータ最適化と擬時間順序付けのための物理情報ニューラルネットワーク共同進化学習アルゴリズムであるPINN-CELLを考案しました。
• CCCveloをマウス皮質、胚発生、およびヒト前立腺癌の高解像度STデータセットに適用しました。

主要な成果:

• CCCveloは、既知の形態形成軌道を正常に再構築しました。
• この方法は、CST進行中の動的なCCCシグナル再配線を明らかにしました。
• CCCによって制御される細胞状態遷移の時空間ダイナミクスの推定能力を実証しました。

結論:

• CCCveloは、CCC駆動型の細胞運命決定を理解するための強力なツールを提供します。
• このフレームワークは、発生および疾患研究のための空間的トランスクリプトミクスデータの分析を進歩させます。
• 細胞状態遷移を調整する上で、動的なシグナル伝達ネットワーク再配線の重要性を強調しています。