cell2locationは空間トランスクリプトミクスで詳細な細胞タイプをマッピングする

空間トランスクリプトミクス技術は、健常組織と病変組織の細胞の配線図を解明することが期待されているが、in situでの細胞タイプの網羅的マッピングは依然として課題となっている。本論文では、空間トランスクリプトミクスデータ中の詳細な細胞タイプを解明し、さまざまな組織の網羅的な細胞マップを作製することができるベイズモデルであるcell2locationを紹介する。cell2locationでは、多様性の技術的原因を考慮して位置ごとの統計的強度を取り入れることにより、既存のツールを上回る感度と分解能で単一細胞トランスクリプトミクスと空間トランスクリプトミクスを組み合わせることが可能となった。我々はcell2locationを3種類の組織で評価し、詳細な細胞タイプのマッピングが改善されることを示した。マウス脳では、視床と視床下部の微細局所的なアストロサイトのサブタイプを発見した。ヒトリンパ節では、希少な前胚中心B細胞集団の空間マッピングを行った。ヒト腸では、リンパ濾胞の詳細な免疫細胞集団を解明した。まとめると、今回の結果から、cell2locationが組織構造の網羅的なマッピングを行う汎用的な分析ツールであることが示された。