6月5日，國際學術期刊Nature Communications在線發(fā)表了中國科學院上海營養(yǎng)與健康研究所Andrew E. Teschendorff研究組題為“Cell-attribute aware community detection improves differential abundance testing from single-cell RNA-Seq data”的最新研究成果，提出了一種基于網(wǎng)絡的新型算法，用于檢測衰老或疾病組織中細胞豐度的變化。
衰老和疾病的發(fā)生，往往伴隨著復雜組織中各種細胞類型豐度的變化，精確檢測這些變化極具挑戰(zhàn)性。單細胞組學數(shù)據(jù)為檢測這些變化提供了寶貴的資源，但仍需開發(fā)嚴謹?shù)慕y(tǒng)計方法。
Andrew E. Teschendorff研究員和博士后Alok Maity共同開發(fā)了一種名為ELVAR的新型算法，該算法顯著提高了從單細胞或單細胞核RNA測序數(shù)據(jù)中檢測細胞豐度變化的靈敏度。其關鍵的概念突破是利用細胞聚類算法識別更相關的細胞狀態(tài)，并在該過程中考慮了細胞屬性，例如細胞所屬個體的年齡或疾病階段。節(jié)點屬性感知聚類在網(wǎng)絡學領域有著廣泛的應用，在不同類型的復雜數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出良好的性能。Teschendorff和Maity的工作表明，類似的算法也可以應用于單細胞組學數(shù)據(jù)中。應用ELVAR，他們發(fā)現(xiàn)在結直腸腺瘤的癌前組織中，腸干細胞和調節(jié)性T細胞的比例增加，表明這些細胞類型豐度的變化可能是結直腸癌風險的一個重要指標。另外，他們發(fā)現(xiàn)長期嗅覺喪失的Covid-19患者的嗅覺上皮中嗅覺感覺神經(jīng)元明顯減少，以及肺組織內發(fā)生與年齡有關的巨噬細胞極化。
從生物學和臨床角度來看，這項研究的意義在于ELVAR能夠從稀疏的單細胞核RNA測序數(shù)據(jù)中檢測出結腸組織中細胞豐度的變化，為實現(xiàn)基于單細胞技術的癌癥早期檢測和風險預測提供了可能。
中國科學院上海營養(yǎng)與健康研究所博士后Alok Maity為該論文的第一作者。Andrew E. Teschendorff研究員為該論文的通訊作者。研究項目得到了國家自然科學基金委和中國科學院的資助。
圖例：ELVAR算法可利用不同階段結直腸腺癌的單細胞核RNA-Seq數(shù)據(jù)檢測關鍵細胞類型的豐度。如圖所示，腸干細胞豐度在息肉中相對于正常組織有所增加。
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