導 語
確定組織中細胞的空間位置，以及存在於組織中的不同細胞型別，是研究細胞-細胞通訊交流、組織器官生理性和病理性功能的基礎。新興的空間轉錄組學被稱為一項將徹底改變細胞和組織研究的技術，能夠利用細胞在組織中的空間位置資訊對細胞進行轉錄組分析，以靈活的方式在組織原位繪製細胞的轉錄組特徵，解析細胞的型別和訊號通路。目前，使用空間技術對組織中的細胞型別進行全面對映仍是挑戰，這需要建立足夠敏感的實驗和計算方法，以解決不同組織間細胞型別的細粒度差異。
為解決上述難題，英國Sanger研究所的研究團隊及合作者在Nature Biotechnology發表了題為“Cell2location maps fine-grained cell types in spatial transcriptomics”的文章。研究團隊開創性地提出了一個基於貝葉斯模型的細胞型別解析方法——Cell2location，旨在解析空間轉錄組資料中的細粒度細胞型別，建立不同組織的精確細胞圖譜。透過三種不同組織中的細胞定位，研究團隊評估了cell2location的效能，結果顯示，Cell2location對細粒度細胞型別的敏感性優於現有工具，具有廣闊的應用前景。
文章發表在Nature Biotechnology
主要研究內容
Cell2location基本原理
Cell2location透過整合來自特定組織的scRNA-seq和空間轉錄組資料以繪製細胞型別的空間分佈。Cell2location工作流程的第一步是從scRNA-seq資料中提取參考細胞型別的特徵資訊，然後利用這些特徵資訊和一個或多個空間轉錄組資料集作為輸入，將單個空間位置的mRNA資訊分解為不同的參考細胞型別。資料顯示，Cell2location不僅可以處理複雜的實驗設定，還能對多個scRNA-seq和空間轉錄組資料集進行聯合分析。此外，Cell2location模型還採用了一種分層設計方法，利用不同位點的統計優勢，提高了分析結果的特異性和靈敏度，能更準確地分辨復雜組織中的細粒度細胞型別。
圖1. Cell2location基本原理示意圖。來源：Nature Biotechnology
為驗證Cell2location的效能，研究團隊從49種參考細胞型別中提取了細胞，並結合在真實資料中觀察到的普遍丰度模式的細胞型別，建立了包含2500個位置的空間轉錄組學資料集，這個合成數據集提供了關於細胞型別以及數量丰度的真實資訊。
隨後，研究團隊使用Cell2location估算了單個位置上不同細胞型別的丰度，並將這些估算值與真實的細胞型別比例進行比較，發現Cell2location對映的細胞型別具有較高的準確性，而與細胞丰度模式無關。同時，研究團隊還將細胞定位與最近開發的從空間轉錄組學資料估算相對細胞型別丰度的方法（如Stereoscope，Seurat等）進行了比較。結果顯示，Cell2location對不同位置的細胞型別比例估算更準確。
圖2. Cell2location效能評估及比較。來源：Nature Biotechnology
Cell2location精確定位老鼠的腦細胞型別
為驗證Cell2location在真實組織中的細胞定位效能，研究團隊生成了包含多個端腦和間腦區域的相鄰小鼠大腦切片和與之匹配的單細胞轉錄組及空間剖面，使用Cell2location將這些單細胞轉錄組鑑定出來的細胞型別對映到鼠腦的空間位置，發現其與已有文獻報道的解剖位置均一致。此外，研究團隊還在鼠腦中捕捉到了罕見的細胞型別，解析了廣泛的區域細胞型別，例如丘腦的興奮性神經元和白質的少突膠質細胞，皮層中間神經元等罕見細胞亞型等。
圖3. Cell2location在小鼠腦細胞空間轉錄組資料中的應用。來源：Nature Biotechnology
解析人類淋巴結的空間細胞型別
為進一步證實Cell2location的效能，研究團隊將該模型應用於人類淋巴結組織微環境的空間解析。與小鼠大腦不同，人類淋巴結具有複雜的微環境特徵，有許多空間交錯的細胞群。透過整合單細胞轉錄組和空間轉錄組資訊，研究團隊繪製了一個包含34個參考細胞型別的綜合圖譜。結果顯示，透過細胞定位，Cell2location可以很容易地識別出淋巴結組織中預期的主要區域，包括T細胞和B細胞帶與包含濾泡樹突狀細胞的生髮中心。
研究團隊使用Cell2location的對映結果來識別細胞型別的空間共現，以更好地理解組織內部和預測細胞相互作用。研究發現，使用非負矩陣因子分解方法識別的細胞型別能夠對應於已知功能相關的淋巴結細胞室。
圖4. Cell2location在解析人類淋巴結空間結構中的應用。來源：Nature Biotechnology
結 語
綜上所述，該研究團隊提出了基於貝葉斯模型的細粒度細胞型別解析方法Cell2location。無論是模擬資料還是真實資料，Cell2location均表現出較高的靈敏度和解析度，且優於其他現有工具。Cell2location可以用來在空間上繪製廣泛的細胞型別（包括轉錄精細的細胞亞型），並以一種通用的方式建立各種組織的綜合圖譜。
文章通訊作者Oliver Stegle博士指出：“Cell2location能夠識別並在空間上繪製小鼠大腦中未被描述的星形膠質細胞亞型，表明我們的方法具有顯著的敏感性。結合這些罕見亞型的精確定位，研究人員現在可以獲得大量資訊，揭示這些細胞在大腦整體功能中所起的作用。”
參考文獻：
1. Kleshchevnikov, V., Shmatko, A., Dann, E. et al. Cell2location maps fine-grained cell types in spatial transcriptomics. Nat Biotechnol (2022).
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