空間トランスクリプトミクスの比較を支える新手法を開発

細胞レベルの情報を保ったまま、異なる組織データを自動で位置合わせ

理工研究域生命理工学系、准教授 広瀬 修HIROSE, Osamu

概要

金沢大学理工研究域生命理工学系の広瀬 修准教授と、ローマ・ラ・サピエンツァ大学コンピュータ科学科のEmanuele Rodolà教授の共同研究グループは、空間トランスクリプトミクスで得られる複雑な組織データを、細胞レベルの情報を保ったまま位置合わせする新手法「Domain Elastic Transform（DET）」を開発しました。
　空間トランスクリプトミクス（※1）では、各細胞が「どこにあり、どの遺伝子が働いているか」を同時に測定できます。しかし、切り方や個体差によって、組織切片の形や向きが異なるため、異なる試料をそのまま比較すると、形状の違いと遺伝子発現の違いが混在し、対応する場所同士を正しく評価することが困難でした。
　DETは、位置合わせ（※2）をコンピューター上で行う手法です。これは、対象となる組織を、細胞の位置情報と遺伝子発現情報を手掛かりとして、組織全体を滑らかに変形して対応する場所を重ね合わせます。これにより、細胞レベルの空間情報を保ちながら、異なる試料を共通の「地図」の上で比較できます。
　マウス脳のMERFISH（※3）データを人工的に大きく回転・移動させた90ケースで評価した結果、DETは比較した手法の中で、組織の重なり、近くにある細胞同士の関係の保存、遺伝子発現分布の一致という3つの評価指標で最も高い値を示しました。さらに、10万点を超えるStereo-seq（※4）によるマウス胚データにも適用し、発生に伴って組織形態が大きく変化する大規模データに対しても有効であることを確認しました。
　本手法により、複数の組織データを共通の座標上にそろえることで、組織に共通する構造と、発生や疾患、個体差による変化を見分けやすくできます。本成果は、生命科学データの比較・統合を支える基盤技術としての活用が期待されます。
　本研究成果は、2026年9月15日にIEEEの国際学術誌『IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）』にオンライン掲載されました。

研究詳細

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