อนาคตของเซลล์ที่มองเห็นได้ — เครื่องมือวัดใหม่ที่วัดว่า "เซลล์ใดจะไปที่ไหน": เบื้องหลังและศักยภาพของ spVelo

บทนำ: การนำ "เวลา" เข้าสู่กล้องจุลทรรศน์

เซลล์ที่มีชีวิตแชร์จีโนมเดียวกัน แต่แบ่งชะตากรรมด้วยการแสดงออกของยีนที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา "RNA velocity" ซึ่งเป็นการคาดการณ์พลวัตจากภาพถ่ายเดียว ได้สร้าง "เวกเตอร์แห่งอนาคต" ในยุคของการวิเคราะห์เซลล์เดี่ยว แต่ในทางปฏิบัติพบกับสองอุปสรรค ข้อมูลเชิงพื้นที่จะรวมเข้าด้วยกันอย่างไร และข้อมูลจากแบทช์ต่างๆจะรวมเข้าด้วยกันอย่างไรโดยไม่ฝืน ในเดือนกันยายน 2025 นักวิจัยจาก Penn State และ Yale ได้เปิดตัวspVeloซึ่งเป็นผลงานที่มีความทะเยอทะยานในการแก้ปัญหาทั้งสองนี้พร้อมกัน ฟิซิโอโลจี

อะไรคือสิ่งใหม่: สามประสาน VAE×GAT×MMD

หัวใจของ spVelo คือการประสานสามประการของการเรียนรู้ของเครื่อง

• **VAE (Variational Autoencoder)** เรียนรู้การแสดงออกของยีนในรูปแบบแฝง

• GAT (Graph Attention Network) รวมความใกล้ชิดเชิงพื้นที่และโครงสร้างเครือข่ายระหว่างเซลล์
  นอกจากนี้

• MMD (Maximum Mean Discrepancy) เป็นการลงโทษทางสถิติเพื่อลดความเบี่ยงเบนของพื้นที่แฝงระหว่างแบทช์ ทำให้ข้อมูลจากหลายล็อตสามารถซ้อนกันเป็นแผนที่เดียวได้อย่างเป็นธรรมชาติ BioMed Central

ด้วยการรวมกันนี้ spVelo สามารถรักษาความละเอียดของทรานสคริปโตมิกส์เชิงพื้นที่และทำให้การคาดการณ์ RNA velocity มีเสถียรภาพ ข้อจำกัดที่เคยต้องเลือก "เชิงพื้นที่หรือหลายแบทช์" ได้ถูกยกเลิก และสามารถรวมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฟิซิโอโลจี

ความแม่นยำเพิ่มขึ้นแค่ไหน: การตรวจสอบในมะเร็งและตับอ่อน

ผู้เขียนได้ทำการทดสอบเบนช์มาร์กกับข้อมูลจริงจากมะเร็งเซลล์สความัสในช่องปาก (OSCC) และการจำลองจากตับอ่อนของหนู ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า spVelo มีความเหนือกว่า หรือเทียบเท่ากับวิธีการที่มีอยู่ในด้านคุณภาพของการคาดการณ์ลูกศร (เวกเตอร์ความเร็ว)และการฟื้นฟูเส้นทาง (trajectory) นอกจากนี้ยังสามารถใช้การกระจายของพื้นที่แฝงในการวัดความไม่แน่นอน (ความเชื่อมั่น) ซึ่งสามารถระบุได้ว่าเซลล์ใดมีความเชื่อมั่นในการคาดการณ์อนาคต และเซลล์ใดมีความผันผวน ซึ่งมีความสำคัญต่อการวางแผนการทดลองและการจัดลำดับความสำคัญของการตรวจสอบสมมติฐาน BioMed Central

RNA velocity คืออะไร: อ่านอนาคตจากการสปไลซิ่ง

RNA velocity เป็นกรอบการคาดการณ์การสปไลซิ่งที่ยังไม่เสร็จ (unspliced)และการสปไลซิ่งที่เสร็จแล้ว (spliced)จากการนับผลิตภัณฑ์การถอดรหัส เพื่อคาดการณ์ทิศทางและความเร็วของการแสดงออกของยีน ไม่เพียงแต่ความเร็วชั่วขณะของ scRNA-seq เท่านั้น แต่ยังสามารถประเมินการเปลี่ยนแปลงการแสดงออกใน "อนุพันธ์เวลา"ได้ด้วย scVelo และเครื่องมืออื่นๆ กำลังเป็นมาตรฐานในการสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับลำดับเซลล์ในการพัฒนา ภูมิคุ้มกัน และมะเร็ง แต่เมื่อมีหลายลำดับหรือความเร็วที่ขึ้นอยู่กับเวลาและบริบทเชิงพื้นที่เข้ามาเกี่ยวข้อง ความยากลำบากก็เพิ่มขึ้น spVelo เป็นวิวัฒนาการที่นำพิกัดเชิงพื้นที่และการรวมแบทช์เข้าสู่บริบทนี้พร้อมกัน scvelo.readthedocs.ioBioMed Central

ทำไม "เชิงพื้นที่" และ "หลายแบทช์" จึงสำคัญ

ในทรานสคริปโตมิกส์เชิงพื้นที่ข้อมูลตำแหน่งภายในเนื้อเยื่อให้เบาะแสสำคัญในการตัดสินใจสถานะของเซลล์ สัญญาณจากเซลล์ข้างเคียง สภาพแวดล้อมขนาดเล็ก แกนเนื้อเยื่อ—ทั้งหมดนี้มีผลต่อ "ปลายทาง" ของเซลล์ ในทางกลับกัน การทดลองจริงดำเนินการในหลายวันและโดยหลายคน ความแตกต่างเล็กน้อยเช่นอุณหภูมิและประสิทธิภาพของเอนไซม์กลายเป็นผลกระทบของแบทช์ที่รบกวนการวิเคราะห์ spVelo ใช้ GAT ในการแนะนำกลไกการให้ความสำคัญกับ "เซลล์ที่ใกล้กัน" และใช้ MMD เพื่อปรับพื้นที่แฝงของความแตกต่างระหว่างแบทช์BioMed Central

ปฏิกิริยาของชุมชน: ความร้อนแรงและความระมัดระวัง

หลังจากการเผยแพร่บทความไม่นาน บน X (เดิมคือ Twitter) มีการแชร์ลิงก์บทความอย่างต่อเนื่อง และคำหลัก "การรวมเชิงพื้นที่×หลายแบทช์" ได้รับความสนใจ มีโพสต์แนะนำจากบัญชีที่เกี่ยวข้องกับชีวสารสนเทศศาสตร์หลายโพสต์ และข้อมูลถูกเผยแพร่อย่างรวดเร็ว ในขณะที่บางโพสต์แสดงความกังวลเกี่ยวกับการเชื่อมต่อและความสามารถในการทำซ้ำกับท่อที่มีอยู่ (เช่น scVelo) และมีการแบ่งปันทัศนคติในการหลีกเลี่ยงการตีความเกินจริง X (formerly Twitter)X (formerly Twitter)

นอกจากนี้ ในเว็บไซต์ข่าวยังมีการอธิบายประเด็นสำคัญของ spVelo (การรวมด้วย VAE, GAT, MMD และความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้) อย่างง่ายๆ ทำให้ผู้อ่านที่ไม่ใช่นักวิจัยสามารถเข้าใจได้ News-Medical

สามารถใช้ที่ไหน: ฉากการประยุกต์ใช้

• การพัฒนาและการแยกแยะ: การแมปการแยกจากเซลล์ต้นกำเนิดในเนื้อเยื่อที่มีการไล่ระดับเชิงพื้นที่และนิชได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

• มะเร็ง: การตรวจจับลูกศรของเซลล์ที่มุ่งสู่ความต้านทานต่อการรักษาในระยะเริ่มต้นโดยพิจารณาจากสภาพแวดล้อมขนาดเล็กในเนื้องอก (การแทรกซึมของภูมิคุ้มกัน, พื้นที่ขาดออกซิเจน, สโตรมา) การตรวจสอบใน OSCC เป็นจุดเริ่มต้น BioMed Central

• การตอบสนองของภูมิคุ้มกัน: การจับภาพปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ในบริเวณที่มีการอักเสบในเชิงพื้นที่ และการคาดการณ์ทิศทางของการขยายตัวของโคลนและการแยกแยะหน้าที่

• การพัฒนาและความปลอดภัยของยา: การประเมินว่า "กลุ่มเซลล์ใดมุ่งหน้าไปทางไหน" ภายใต้การกระตุ้นด้วยยา และมีส่วนร่วมในการตรวจจับสัญญาณเตือนของผลข้างเคียง

ข้อควรระวัง: เผชิญหน้ากับ "หลุมพราง" ของ velocity

RNA velocity มีความแข็งแกร่ง แต่มีหลุมพรางทางเทคนิคที่รู้จัก เช่นสมมติฐานความเร็วที่ไม่เปลี่ยนแปลงตามเวลาหรืออคติเมื่อทำการฉาย ชุมชนได้จัดระเบียบข้อจำกัดและการจัดการและเผยแพร่แนวทางแล้ว spVelo ก้าวไปข้างหน้าด้วยการนำเสนอความไม่แน่นอนและการรวมเชิงพื้นที่และแบทช์ แต่การมี "พื้นที่" ไม่ได้หมายความว่าเป็นคำตอบที่ครอบคลุม การมองเห็นและการตีความยังคงต้องการการทดลองตรวจสอบและการวิเคราะห์หลายด้าน BioMed CentralGitHub Pages

ข้อมูลและความโปร่งใส: ลมส่งเสริมการเข้าถึงแบบเปิด

งานวิจัยนี้ได้รับการเผยแพร่ในGenome Biologyในรูปแบบการเข้าถึงแบบเปิด และได้รับการสนับสนุนจาก NIH เป็นต้น มีการเผยแพร่ข้อมูลเพิ่มเติมและข้อมูลชุดข้อมูลเป็นภาคผนวก ทำให้มีวัสดุที่จำเป็นเพื่อรับประกันความสามารถในการทำซ้ำ Altmetric ยังแสดงถึงการตอบรับที่เพิ่มขึ้น ซึ่งคาดว่าจะเร่งการทดลองซ้ำและการปรับปรุงในอนาคต BioMed CentralFigshare##HTML_TAG_367