2021年09月16日

名大、シングルセル/マルチオミクスに新知見

【カテゴリー】：ファインケミカル 【関連企業・団体】：名古屋大学

近年、細胞から複数のモダリティを同時計測することのできるシングルセルマルチオミクス解析が注目されているが、名古屋大学大学院 医学系研究科の島村徹平教授（システム生物学）らの研究グループは16日、ディープラーニングの一種である深層生成モデルを応用して、シングルセルマルチオミクスデータから有用な知見を抽出する人工知能技術を開発したと発表した。 　 　最近のシングルセル解析技術の進展で、トランスクリプトーム、エピゲノム、細胞表面マーカーといったモダリティ情報を1細胞レベルで網羅的に計測することが可能になり、疾患の原因となりうる細胞集団の同定や異常細胞の機能解析が活発に行われている。 　 　中でも、同じ細胞から複数のモダリティを同時計測することのできるシングルセルマルチオミクス解析への注目度は特に高い。シングルセルマルチオミクス解析により、単一のモダリティでは捉えきれない細胞集団の多様性や機能が明らかになることが期待されている。だがこうした複数モダリティの複雑な情報を含んだビッグデータから医学生物学的に有用な知見を発見するための手法は限られていた。 　研究グループは今回、シングルセルマルチオミクスデータの解析に特化した人工知能技術scMMの開発に成功した。 　scMMは大規模データから個々のデータの潜在的な状態を推論することが可能な深層生成モデルを基盤として開発されており、複数モダリティの統合や圧縮、モダリティ間の関係性の発見などを完全に自動で行うことができる。 　本研究は、シングルセルマルチオミクス解析を用いた研究を加速し、感染症、がん、精神疾患などのさまざまな疾患の1細胞レベルでの理解や新規治療法の確立に寄与すると期待されている。 　この研究成果は9月15日(現地時間)の「Cell Reports Methods」のオンライン版に掲載される。 （用語の解説） 　◆scMMとは：A mixture-of-experts deep generative model for integrated analysis of single-cell multiomics dataの略。 ニュースリリース参照 https://www.jst.go.jp/pr/announce/20210916/pdf/20210916.pdf