元の分解能の 36 倍高い、北杭大学と清華大学のチームが AI を使用して、マルチスペース オミクス プラットフォーム上で高分解能で組織を特徴付けたことが、Nature サブジャーナルに掲載されました。

空間オミックスデータ強化フレームワークsoScope

1. はじめに

空間オミックスは分子クラス解析の範囲を拡大しましたが、多くの技術は空間解像度によって制限されます。既存の計算手法は主にトランスクリプトーム データを対象としており、新たな空間オミクス技術への適応性が欠けています。

2. soScope フレームワーク

北杭大学と清華大学の研究者は、空間オミクスデータの品質と解像度を向上させるために設計された統合生成フレームワークである soScope を提案しました。

3. 技術原則

soScope は、オミクス、空間関係、画像からのマルチモーダルな組織情報を要約します。分布事前分布の共同推論とオミクス固有のモデリングにより、解像度が向上したオミクス スペクトルを出力します。

4. パフォーマンス評価

Visium、Xenium、spatial-CUT&Tag、slide-DNA/RNA-seq およびその他のプラットフォームでの soScope の評価結果は、次のことを示しています:

• 腸および腎臓の構造識別のパフォーマンスが向上する
• 胎児の心臓の微細構造
• サンプルと技術的なバイアスを修正

5. アプリケーションの拡張

soScope は、クロスオミクス参照を活用して空間 CITE-seq と空間 ATAC-RNA-seq に拡張されました。マルチオミックの強化。

6. 結論

soScope は、空間オミックス技術とリソースの利用を向上させる多用途ツールを提供します。

7. 参考文献

この研究は、「深い生成モデルを使用した空間オミクスプラットフォームにわたる強化された解像度での組織特性評価」というタイトルで、2024年8月2日に「Nature Communications」に掲載されました。

組織空間オミクス技術

組織は、異なる分子状態と空間構成を持つ細胞で構成されています。空間オミクス技術は近年大幅に進歩し、空間コンテキストを維持しながらさまざまな分子クラスの空間分析を可能にしました。

課題と解決策

初期の成功にもかかわらず、空間オミクス技術は依然として 2 つの大きな課題に直面しています:

1. 凍結組織またはホルマリン固定組織は分子状態に影響を与え、配列決定精度を低下させる可能性があります。
2. ほとんどの技術では空間分解能が限られているため、組織構造の微妙な不均一性を明らかにすることが困難です。

コンピューティング技術により、空間オミクスデータの解像度を向上させることができますが、現在のほとんどの方法は単一の組織モダリティのみを対象としており、マルチモーダル情報を完全に活用することが困難になっています。

soScope: 空間解像度とデータ品質の向上

北杭大学と清華大学の研究チームは、さまざまな空間オミックス技術からのポイントレベルのデータをシミュレートする完全生成フレームワークであるSpatiomic Sc​​ope (soScope)を導入しました。プロファイル生成プロセスの目的は、空間解像度とデータ品質を向上させます。

soScope は、各点を空間分解能が強化された「サブポイント」の集合として扱い、そのオミクス特性は空間位置と形態学的パターンに関連しています。次に、SoScope は、マルチモーダル深層学習フレームワークを使用して、スポット オミクス プロファイル、空間関係、高解像度形態画像を統合し、サブスポット解像度でオミクス プロファイルを共同推論します。オミクス固有の分布を選択することで、soScope は正確にモデル化して、さまざまな空間オミックスデータの変動を低減できます。

イラスト: soScope とそのアプリケーションの概要。 (出典: 論文)

soScope の特徴:

1. マルチモーダル組織マップと組み合わせた統合ツール
2. 強化されたオミクスマップ (異なる分子クラス)
3. 空間分解能の向上
4. 不必要な変更の削減
5. 複雑な組織の特性評価構造 (ネイティブ解像度では検出不可能)

   

   図: 複数の組織およびプラットフォームからの空間トランスクリプトミクス データセットに対する soScope の評価。 (出典: 論文)

チームは、Visium、Xenium、spatial-CUT&Tag、slide-DNA-seq、slide-RNA-seq、spatial-CITE を含む複数の空間技術によって分析された複数の分子タイプに対する soScope の有効性と一般化可能性を広範囲に評価しました。 -seq および空間 ATAC-RNA-seq。

健康な組織と病気の組織において、soScope は組織ドメインの識別を改善し、既知のマーカーの識別可能性を高め、データと技術的なバイアスを修正します。この方法では、元の解像度より最大 36 倍の微細な組織構造を明らかにすることができます。空間マルチオミックスデータを効率的に適応させて、マルチオミクスプロファイルを同時に強化できます。

研究者らは、seqFISH、STARmap、MERFISH などのイメージングベースの空間オミクス技術がいくつかあることに注目しています。これらは単一細胞解像度で空間解析を直接実現できますが、オミックスのスループットが低下し、組織領域が小さくなります。 soScope は、事前に指定されたサブスポットまたは細胞の位置に対して拡張プロファイルを提供しますが、細胞内解像度を達成できない場合があります。

イラスト: 空間 CITE-seq を使用して、人間の皮膚組織からの空間タンパク質 + 転写データセットにマルチオミクス soScope を適用します。 (出典: 論文)

解像度のさらなる向上:

• 同じ組織からのペアの単一細胞オミックスデータを含めるように soScope を変更し、サブポイント推論のためのより高い解像度の情報を提供します。
• H&E 画像を入力として統合します。特定の臨床研究において人間の専門家が簡単に注釈を付けることができます。
• 人間のラベルを統合し、半教師ありの方法で事後推論をガイドするように soScope を変更し、潜在表現とプロファイル学習を改善します。

計算コストの削減:

同じ臓器からの複数の連続したスライスを含む大規模なデータセットの場合、soScope は次のことができます:

• 部分データでトレーニングします。
• 残りの組織切片に塗布します。

可能性:

空間オミクスデータリソースの継続的な拡大と新しい空間技術の出現により、研究者はsoScopeには次の可能性があると信じています:

• 多用途ツール。
• 空間オミクスデータを最大限に活用します。
• 複雑な組織構造と生物学的プロセスに対する科学者の理解を強化します。

論文リンク:
https://www.nature.com/articles/s41467-024-50837-5

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