Höhere Auflösung, wirtschaftlichere, tiefgreifende generative Modelle kombiniert mit aktiven Lernstrategien, um die groß angelegte Einzelzellforschung voranzutreiben

Einzelzellsequenzierungsforschung führte zu einem Durchbruch

Bearbeiten |. Rettichhaut

Einzelzelle Die Sequenzierung ist zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Aufklärung der zellulären Komplexität komplexer Krankheiten geworden. Seine hohen Kosten schränken jedoch seine breite Anwendung in der biomedizinischen Forschung ein.

Herkömmliche Zellentfaltungsmethoden können Zelltypanteile aus günstigeren Massensequenzierungsdaten ableiten, bieten jedoch nicht die feine Auflösung, die für die Einzelzellanalyse erforderlich ist.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Forscher der McGill University in Kanada „scSemiProfiler“ entwickelt, der tiefe generative Modelle mit aktiven Lernstrategien kombiniert, um ein innovatives Computer-Framework zu schaffen.

scSemiProfiler ist äußerst genau und in der Lage, Einzelzellprofile in großen Populationen abzuleiten. Es kann eng mit realen Einzelzellanalysedaten integriert werden, um die Feinzellanalyse zu unterstützen.

Die Forschung trägt den Titel „scSemiProfiler: Advancing Large-scale Single-Cell Studies through Semi-Profiling with Deep Generative Models and Active Learning“ und wurde am 16. Juli 2024 in der Zeitschrift „Nature Communications“ veröffentlicht.

Einzelzell-Sequenzierungstechnologie und ihre Grenzen

Die Einzelzell-Sequenzierungstechnologie hat die biologische Forschung stark verändert, indem sie die subtilen Unterschiede zwischen Zellen aufdeckt und die Entdeckung von Biomarkern fördert und die Entwicklung personalisierter Behandlungsstrategien. Die hohen Kosten der Einzelzellsequenzierung (z. B. werden die Kosten für die Sequenzierung von 20.000 Zellen im Jahr 2023 auf 6.000 US-Dollar geschätzt) schränken jedoch die groß angelegte Forschung ein.

Entfaltungsmethoden

Um die Kosten zu senken, gibt es viele Entfaltungsmethoden, die Zellpopulationen in gemischten Daten auflösen können, darunter:

• CIBERSORTx
• Bisque
• DWLS
• MuSiC
• NNLS
• EPIC
• Scaden
• TAPE

Diese Methoden schaffen ein Gleichgewicht zwischen Wirtschaftlichkeit und Datenauflösung, weisen jedoch immer noch Einschränkungen in der Auflösung und Genauigkeit auf und können keine Analyse auf Einzelzellenebene erreichen.

Analyse der Einzelzellauflösung

Die Analyse der Einzelzellauflösung ist entscheidend für ein tiefes Verständnis der Komplexität der Krankheit und ihres Ansprechens auf die Behandlung. Es kann die folgenden Analysen durchführen:

• UMAP
• Pathway-Aktivierungsmusteranalyse
• Biomarker-Entdeckung
• Genfunktionelle Anreicherung
• Zell-Zell-Interaktion
• Pseudo-zeitliche Trajektorienanalyse

In Kombination mit maschineller Lerntechnologie hilft es, zelluläre Heterogenität und dynamische Veränderungen zu entschlüsseln.

scSemiProfiler

Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und eine kostengünstige Methode für die breit angelegte Einzelzellsequenzierung bereitzustellen, hat ein Forschungsteam an der McGill University den Single- Zell-Semi-Profiler (scSemiProfiler). Dieses tiefengenerierende Rechenwerkzeug soll die Präzision und Tiefe der Einzelzellanalyse deutlich erhöhen.

Abbildung: Übersicht über die scSemiProfiler-Methode (Quelle: Papier)

Übersicht
scSemiProfiler ist wirtschaftlicher und skalierbarer Optionen zur Einzelzellsequenzierung, um eine erweiterte Einzelzellanalyse mit besserer Zugänglichkeit zu ermöglichen.

Methoden
Dieses Tool kombiniert effektiv aktive Lerntechniken mit tiefen generativen neuronalen Netzwerkalgorithmen und zielt darauf ab, Daten mit Einzelzellenauflösung zu einem günstigeren Preis bereitzustellen. scSemiProfiler zielt darauf ab, gleichzeitig zwei grundlegende Ziele im Semi-Profiling-Prozess zu erreichen:

Abbildung: Gesamtvergleich von Semi-Profiling und Real-Profiling im COVID-19-Datensatz. (Quelle: Papier)

1. Das aktive Lernmodul von scSemiProfiler integriert Informationen aus Deep-Learning-Modellen und großen Datenmengen, um auf intelligente Weise die aussagekräftigsten Proben für die tatsächliche Einzelzellsequenzierung auszuwählen.
2. Die tiefe generative Modellkomponente von scSemiProfiler führt effektiv Einzelzelldaten aus einer repräsentativen Stichprobe mit Massensequenzierungsdaten für diese Population zusammen und extrapoliert die Einzelzelldaten rechnerisch für die verbleibenden nicht repräsentativen Stichproben.

   

   1. Abbildung: Vergleichende Analyse von Halbprofilen und Realprofilen im iMGL-Datensatz. (Quelle: Paper)
3. Diese Methode des tiefen neuronalen Netzwerks kann Zielchargendaten detaillierter in präzise Messungen auf Einzelzellenebene „entfalten“. Daher muss scSemiProfiler nur ein Budget für die Batch-Sequenzierung und die repräsentative Einzelzellsequenzierung einplanen, um Einzelzelldaten für alle Proben in der Studie auszugeben.
4. Bislang ist scSemiProfiler das erste Produkt seiner Art, das speziell für eine solch komplexe rechnerische Zerlegung auf Einzelzellenebene aus großen Mengen an Sequenzierungsdaten entwickelt wurde.

   

   Abbildung: Aktives Lernen demonstriert seine Fähigkeit, die informativsten Proben selektiv auf Einzelzellenebene zu analysieren. (Quelle: Papier)

Durch umfassende Auswertung einer Vielzahl von Datensätzen generiert scSemiProfiler konsistent halbprofilierte Einzelzellendaten, die eng mit tatsächlichen Einzelzellendatensätzen korrelieren und die Ergebnisse nachgelagerter Aufgaben genau widerspiegeln .

ScSemiProfiler trägt daher dazu bei, die Erfassung von Einzelzelldaten für groß angelegte Studien, einschließlich Krankheitskohortenstudien und mehr, zu verbessern.

Durch die Reduzierung der Kosten groß angelegter Einzelzellforschung soll scSemiProfiler die Anwendung der Einzelzelltechnologie in einem breiten Spektrum der biomedizinischen Forschung erleichtern. Dieser Fortschritt wird den Umfang und die Tiefe der biologischen Forschung erweitern.

Link zum Papier:
https://www.nature.com/articles/s41467-024-50150-1

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