免疫細胞は多様な刺激に応答してサイトカイン駆動の極化を経て、その転写プロファイルや機能状態が変化します。この動的なプロセスは、健康や疾患における免疫応答の中心的な役割を果たしています。しかし、単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）データにおけるサイトカイン駆動極化を評価するための体系的なアプローチはこれまで欠けていました。この問題を解決するために、研究者たちは単一細胞統一極化評価（SCUPA）を開発しました。これは、免疫細胞極化を包括的に評価する初めての計算手法です。 論文の出典 この論文は、Wendao LiuとZhongming Zhaoによって共同執筆されました。彼らはそれぞれThe University of Texas MD Anderson Cancer Center...

単一細胞トランスクリプトームシーケンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術の登場により、細胞の発生と分化過程における遺伝子発現のダイナミクスをこれまでにない解像度で研究することが可能になりました。しかし、生物学的プロセスの複雑さから、異なる条件下での細胞発生軌跡はしばしば非対称であり、データの統合と比較に課題をもたらしています。既存の方法は通常、異なる条件下のサンプルを統合してからクラスタリング分析を行ったり、共有される軌跡を推測したりすることを前提としていますが、これらの方法は非対称な軌跡を扱う際に効果的ではなく、重要な差異発現遺伝子（differentially expressed genes, DEGs）を見逃す可能性があります。 この...

単細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）技術は、単細胞解像度で高スループットなトランスクリプトーム解析を可能にし、細胞生物学の研究を大きく進展させました。しかし、scRNA-seq技術の重要な制約は、組織を解離する必要があるため、細胞の組織内における元の空間位置情報が失われることです。空間トランスクリプトミクス（Spatial Transcriptomics, ST）技術は、正確な空間遺伝子発現マップを提供できますが、遺伝子検出数、コスト、細胞タイプ注釈の細かさにおいて制限があります。そのため、scRNA-seqデータに空間情報を復元する方法は、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するため、研究者たちは、scRNA-seqとSTデータの間で知識を転送する「細胞対応...

大規模人口バイオバンクの普及に伴い、全ゲノムシーケンシング（Whole Genome Sequencing, WGS）データは、人間の健康と疾患研究においてその潜在能力を大幅に向上させています。しかし、WGSデータの膨大な計算とストレージ要件は、特に資金不足の機関や発展途上国の研究者にとって大きな課題となっています。このような資源配分の不平等は、最先端の遺伝学研究の公平性を制限しています。この問題を解決するために、Manuel A. RivasとChristopher Changらは、WGS研究の計算時間とストレージ要件を大幅に削減する新しいアルゴリズムと回帰手法を開発し、特に稀な変異の処理に焦点を当てました。 論文の出典 この論文は、Manuel A. RivasとChristopher ...

背景紹介 近年、環状RNA（circRNA）は新たな非コードRNA分子として、疾患の発生、進行、治療において重要な役割を果たしています。circRNAは独特の環状構造を持ち、ヌクレアーゼによる分解を受けにくいため、潜在的なバイオマーカーや治療標的として注目されています。しかし、実験的手法を用いてcircRNAと疾患の関連を研究するには時間とコストがかかり、関連研究の進展を妨げています。この問題を解決するため、研究者たちはバイオインフォマティクス手法を用いてcircRNAと疾患の関連を予測する計算モデルの開発に取り組んでおり、実験研究の指針を提供しています。 多視点学習手法はcircRNAと疾患の関連予測に広く用いられていますが、既存の手法は異なる視点間の潜在的な情報を十分に活用できておらず、...

単細胞RNAシーケンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術は、近年、生物学および医学研究において広く応用されています。この技術は、個々の細胞のトランスクリプトーム情報を明らかにし、科学者が細胞の異質性と複雑性をより深く理解するのに役立ちます。しかし、scRNA-seqデータには「ドロップアウトイベント」（dropout events）という普遍的な問題が存在します。これらのイベントにより、多くの遺伝子が単一細胞内でゼロ値として記録されます。これらのゼロ値は2つのカテゴリーに分類されます。1つは「生物学的ゼロ」（biological zeros）で、遺伝子がその細胞内で実際に発現していないことを示します。もう1つは「技術的ゼロ」（technic...

学術的背景 COVID-19のパンデミックは、世界中の公衆衛生システムに大きな影響を与えました。現在では状況が落ち着きつつありますが、その複雑な免疫病理学的メカニズム、長期にわたる後遺症（「長いCOVID」など）、そして将来発生する可能性のある類似の脅威に対する研究が依然として進められています。特に重症のCOVID-19患者は、「サイトカインストーム」、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）、多臓器不全などの深刻な症状を伴うことが多く、より正確な予測モデルとバイオマーカーが臨床判断をサポートするために必要とされています。 従来の機械学習（ML）や深層学習（DL）モデルは、ハイスループットオミクスデータの分析において優れた性能を発揮しますが、生物学的に解釈可能な結果を提供することが難しく、翻訳後修飾な...

学術的背景 薬物-ターゲット相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）の予測は、薬物発見における重要なプロセスであり、実験スクリーニングのコストと時間を大幅に削減することができます。しかし、深層学習技術がDTI予測の精度を向上させたにもかかわらず、既存の方法は依然として2つの大きな課題に直面しています：汎化能力の不足とサブポケットレベルの相互作用の無視です。まず、既存のモデルは未知のタンパク質やクロスドメイン設定において性能が著しく低下します。次に、現在の分子関係学習は、サブポケットレベルの相互作用をしばしば無視しており、これらの相互作用は結合部位の詳細を理解する上で重要です。これらの課題を解決するために、研究者はSP-DTIという新しいモデルを提案し、サブポケット...

学術的背景 膠芽腫（Glioblastoma, GBM）は高度に悪性の原発性脳腫瘍であり、現在の標準治療法（手術切除、放射線療法、化学療法）が存在するにもかかわらず、予後は依然として極めて不良で、患者の中位生存期間は14.6ヶ月に過ぎません。従来の治療法では腫瘍を完全に根絶することが難しく、再発しやすいため、新たな治療戦略の模索が急務となっています。近年、薬剤の再利用（Drug Repurposing）が注目されており、他の疾患で承認された薬剤を膠芽腫の治療に応用することで、開発時間とコストを削減するアプローチが有望視されています。 ドーパミン受容体（Dopamine Receptor, DR）は、膠芽腫における発現と役割が徐々に注目されています。研究によると、ドーパミン受容体D2（DRD2...

学術的背景 膠芽腫（Glioblastoma, GBM）は、最も侵襲性が高く異質性を持つ中枢神経系腫瘍の一つで、予後は極めて不良です。近年、抗血管新生療法や免疫療法などの新たな治療法が登場していますが、GBM患者の生存期間は依然として非常に限られています。GBM細胞は、特にグルコースとグルタミンの利用に関して独特の代謝特性を持っています。グルコース代謝はGBMにおいて広く研究されていますが、グルタミン代謝の役割は比較的注目されてきませんでした。グルタミンは、癌細胞の成長に必要な重要な栄養素であるだけでなく、核酸や脂肪酸の合成にも関与しています。しかし、グルタミン代謝がGBMのシグナル伝達や代謝リプログラミングにおいて果たす役割はまだ明確ではありません。 本研究では、GBMにおけるグルタミン代...