遺伝子レベルの単一細胞軌跡アライメント：動的プログラミングに基づく新手法 シングルセルRNAシーケンシング（Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術の出現により、生物学研究が飛躍的に進展し、時間や空間における単細胞レベルでの動的変化を観察することが可能になりました。しかしながら、サンプル間や条件（例えば、対照と薬剤処理、体内と体外実験、健康と疾患など）の動的変化を比較するには未だ多くの課題があります。本研究では、新たに開発された「genes2genes」と呼ばれるツールを通じて、単細胞軌跡アライメントにおける重要な課題、特に遺伝子レベルでの動的変化の精確なマッチングを実現しようとしています。 本論文は、Wellcome Sanger Institute...

この研究は、機械学習フレームワークを用いて、軟部組織肉腫を構成する基礎的な細胞状態とそのセル生態系を探索し、患者の予後と免疫療法への反応性との関連性を分析しました。 研究背景:軟部組織肉腫は、まれで異質性の高い結合組織の悪性腫瘍です。現在、転移性患者に対する全身治療の選択肢は限られています。最近の研究では、一部の転移性腫瘤患者において免疫チェックポイント阻害剤(ICI)が持続的緩解をもたらすことが示されていますが、大半の患者は恩恵を受けていません。従来の生物学的マーカー(腫瘤変異負荷やPD-L1発現など)では、肉腫患者のICI反応性を正確に予測できません。研究者らは、独自の腫瘍微小環境がこの現象の主要な原因である可能性を示唆しています。 研究過程:研究者らは、299例の局所肉腫患者のRNA-...