1細胞RNAデータから細胞種とサブタイプを同定する 階層的深層学習 ――新しいアーキテクチャscHDeepInsight法を開発――
- 研究成果
東京大学
概要
東京大学東京大学大学院新領域創成科学研究科のジア シャンルー大学院生、理化学研究所（理研）生命医科学研究センターのアロック シャルマ専任研究員、東京大学大学院理学系研究科のアルテム ルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学大学院新領域創成科学研究科教授）らによる研究グループは、免疫細胞などでよく見られる細胞の分類の階層的な関係を考慮し、1細胞RNA-seq（scRNA-seq）のデータからもとの細胞の種類（細胞種）やサブタイプを同定する、深層学習を用いた新しい手法scHDeepInsightを提案しました。細胞種やさらなるサブタイプを同定することは、細胞集団の不均一性を研究するための鍵となります。この手法では、scRNA-seqの非画像のデータを、私たちの独自提案のDeepInsight法を使って画像に変換することにより、画像分類や特徴抽出能力が高い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使います。さらにそのCNNの部分に、細胞の分類の階層性を考慮する仕組みを新たに組み込みました。その結果、scHDeepInsightは細胞種とサブタイプを高い精度で同定することができました。本提案手法により、将来的に、scRNA-seqデータを用いた生体内や疾患における精緻な細胞制御のメカニズムの解明に関わる研究に広く貢献することが期待できます。
提案手法scHDeepInsightの概略図
論文情報
雑誌名：Briefings in Bioinformatics
題 名：scHDeepInsight: A Hierarchical Deep Learning Framework for Precise Immune Cell Annotation in Single-Cell RNA-seq Data
著者名：Shangru Jia, Artem Lysenko*, Keith A Boroevich, Alok Sharma*, Tatsuhiko Tsunoda*（*：責任著者）
DOI：10.1093/bib/bbaf523
URL：https://doi.org/10.1093/bib/bbaf523
詳しくは、東京大学大学院理学系研究科ウェブサイトをご覧ください。
