近日，牛津大學(xué)人類遺傳學(xué)中心Katherine R. Bull及數(shù)學(xué)系Heather A. Harrington團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合華大生命科學(xué)研究院等科研機(jī)構(gòu)，在Nature發(fā)表了題為“Multiscale topology classifies cells in subcellular spatial transcriptomics”的研究。該研究通過多尺度拓?fù)浞治黾夹g(shù)，在亞細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了細(xì)胞類型的精準(zhǔn)分類，為細(xì)胞生物學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究帶來了革命性的進(jìn)展。

研究人員利用Stereo-seq技術(shù)生成的小鼠大腦和腎臟數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了多尺度拓?fù)鋵W(xué)（topological automatic cell type identification，TopACT）的卓越性能。Stereo-seq以其納米級(jí)分辨率捕獲全轉(zhuǎn)錄組基因的能力，為TopACT產(chǎn)出了極其豐富的數(shù)據(jù)支持，使得TopACT能夠準(zhǔn)確地將預(yù)測(cè)的細(xì)胞映射到核成像和特異性標(biāo)記物的位置。

文章題目：Multiscale topology classifies cells in subcellular spatial transcriptomics

發(fā)表時(shí)間：2024-06-19

發(fā)表期刊：Nature

主要研究團(tuán)隊(duì)：牛津大學(xué)、華大生命科學(xué)研究院等

影響因子：50.500

DOI：10.1038/s41586-024-07563-1

研究概要

本文介紹了一種名為TopACT（topological automatic cell type identification）的創(chuàng)新方法，該方法整合了轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及空間上下文信息，實(shí)現(xiàn)了在亞細(xì)胞層面上的細(xì)胞類型自動(dòng)分類。該方法具有廣泛的適用性，可應(yīng)用于多種平臺(tái)和組織類型，顯著提高了細(xì)胞身份識(shí)別和組織形態(tài)學(xué)分析的能力。作者對(duì)該方法在人腎臟、小鼠腦樣本和小鼠腎臟樣本上進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用，充分展示了TopACT的有效性和實(shí)用性。此外，研究人員還運(yùn)用了Multidimensional persistence homology landscapes（MPH）技術(shù)，對(duì)空間中稀疏分布的細(xì)胞進(jìn)行準(zhǔn)確定位。這項(xiàng)研究為空間單細(xì)胞水平的信息提取和解析提供了新的視角和思路。

方法概述

研究背景

空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是在單細(xì)胞水平上推斷信息，盡管現(xiàn)有技術(shù)能夠在亞細(xì)胞分辨率下測(cè)量基因表達(dá)，但仍需開發(fā)新的計(jì)算方法來提取單細(xì)胞信息。隨著高分辨率空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的興起，如Stereo-seq、HDST、Visium HD、Seq-Scope，迫切需要開發(fā)專門的方法以準(zhǔn)確識(shí)別細(xì)胞類型。目前的方法主要依賴細(xì)胞分割和與單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)的整合，但新興方法如Baysor則嘗試直接為轉(zhuǎn)錄本分配細(xì)胞類型。為了應(yīng)對(duì)高分辨率數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，研究人員提出了一種新的分析框架，該方法結(jié)合空間相鄰性信息和單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)（如果可用），以無先驗(yàn)細(xì)胞邊界知識(shí)的方式識(shí)別細(xì)胞類型。這一進(jìn)步為空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究提供了新的視角和工具。

研究結(jié)果

本文介紹了TopACT方法在四個(gè)不同數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用，并與其他方法進(jìn)行了比較。

1. 采用了TopACT方法，在合成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)中成功地對(duì)細(xì)胞類型進(jìn)行了分類

經(jīng)驗(yàn)證 TopACT能夠識(shí)別精細(xì)結(jié)構(gòu)和稀疏細(xì)胞。與現(xiàn)有方法相比，TopACT在準(zhǔn)確率上顯著領(lǐng)先，并且能準(zhǔn)確識(shí)別稀有細(xì)胞類型。即使在RNA擴(kuò)散的影響下，TopACT的性能依然穩(wěn)健，證明了其在細(xì)胞類型分類中的可靠性和準(zhǔn)確性。

使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行TopACT基準(zhǔn)測(cè)試

2. 小鼠腦數(shù)據(jù)中的巨噬細(xì)胞識(shí)別

在先前發(fā)布的Stereo-seq小鼠腦數(shù)據(jù)中，TopACT成功識(shí)別了現(xiàn)有方法無法檢測(cè)到的巨噬細(xì)胞群體，顯示了其獨(dú)特的識(shí)別能力。

TopACT預(yù)測(cè)了成年小鼠大腦中先前未識(shí)別的血管周圍巨噬細(xì)胞（PVM）

3. 人類腎臟數(shù)據(jù)集的應(yīng)用

在基于Xenium成像的空間轉(zhuǎn)錄組人類腎臟數(shù)據(jù)集中，TopACT改進(jìn)了細(xì)胞形態(tài)和細(xì)胞注釋的準(zhǔn)確性，為研究人員提供了更精確的數(shù)據(jù)。

對(duì)人類IgA腎?。↖gAN）腎臟進(jìn)行TopACT細(xì)胞分割

4. 小鼠腎臟模型中的免疫細(xì)胞定位基于Stereo-seq數(shù)據(jù)，TopACT精確定位了小鼠腎臟中稀疏分散的免疫細(xì)胞，展示了其在空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。

通過TopACT的分析，發(fā)現(xiàn)狼瘡腎炎小鼠腎臟樣本中腎小球免疫活動(dòng)顯著增加，這與狼瘡樣免疫浸潤的病理特征一致。

MPH進(jìn)一步量化了狼瘡腎炎腎臟樣本中免疫細(xì)胞的空間分布模式，并預(yù)測(cè)了處理后的腎小球免疫細(xì)胞呈環(huán)狀結(jié)構(gòu)，這一預(yù)測(cè)通過多重免疫熒光染色得到了驗(yàn)證。

TopACT 預(yù)測(cè)了小鼠腎小球中的免疫細(xì)胞環(huán)狀結(jié)構(gòu)

多尺度自動(dòng)細(xì)胞類型分類方法TopACT的優(yōu)勢(shì)

1. TopACT工具適用于超高分辨率，信號(hào)極為稀疏的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)體積小且分布稀疏的細(xì)胞定位；

2. TopACT方法在信號(hào)擴(kuò)散的情況下，依舊保持較高準(zhǔn)確性；

3. TopACT適用于多種平臺(tái)產(chǎn)出的高分辨率空間組數(shù)據(jù)，且具有高度準(zhǔn)確性。

研究總結(jié)

在這項(xiàng)研究中，研究人員成功引入并應(yīng)用了TopACT，在亞細(xì)胞水平上能夠精確解析細(xì)胞類型信息，并且能夠有效定位難以追蹤的稀疏細(xì)胞，其靈活的多尺度方法顯著提升了在亞細(xì)胞空間中識(shí)別細(xì)胞類型的準(zhǔn)確性。

TopACT結(jié)合MPH landscape克服了Xenium技術(shù)在細(xì)胞分割方面的限制，通過生成更真實(shí)的細(xì)胞形態(tài)和提高注釋準(zhǔn)確性，展現(xiàn)了在圖像處理和分析領(lǐng)域的巨大潛力。研究人員進(jìn)一步利用Stereo-seq的高維度和精細(xì)數(shù)據(jù)，成功定位了腎小球組織中的免疫細(xì)胞亞型，并據(jù)此推斷出組織的浸潤情況。

總結(jié)來說，TopACT作為一種通用靈活的數(shù)學(xué)方法，為在沒有細(xì)胞邊界的情況下解決細(xì)胞分割問題提供了新的解決方案。研究人員期待將基于RNA轉(zhuǎn)錄物特征的拓?fù)浞治雠c成像信息相結(jié)合，以進(jìn)一步優(yōu)化和發(fā)展TopACT，使其能夠應(yīng)用于更高維度的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，為科學(xué)研究提供更為全面深入的見解。