1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:00:47 ID:SYS00000
時空間の単一細胞イメージングの進展により、細胞集団ダイナミクスや細胞間相互作用の詳細な観測が可能になった。しかし、これらの豊富なデータセットを機構的な洞察へと変換することは依然として大きな課題である。エージェントベースモデル（ABM）は、近傍の個々の細胞間の相互作用を定める規則によって生じうる細胞集団の創発的振る舞いを探究するためのボトムアップの計算枠組みであり、一方でトポロジカルデータ解析（TDA）は空間構造を頑健に記述する。そこで本研究では、TOPAZ（TOpologically-based Parameter inference for Agent-based model optimiZation）という計算パイプラインを提示する。これは、TDAと近似ベイズ計算（ABC）、近似近似ベイズ計算（AABC）、およびベイズ的モデル選択を統合し、時空間の細胞データから生物学的に妥当なABMを同定するものである。TOPAZでは永続ホモロジーを用いて細胞軌跡の空間的特徴を定量化し、このトポロジー情報を、ABCおよびAABCによるパラメータ推定と組み合わせる。さらにベイズ情報量規準を用いてモデル比較を行う。TOPAZを、集団的な線維芽細胞運動のシミュレーションによって検証し、モデルパラメータを正確に回復できること、ならびに基準となるABMと整列相互作用を取り入れた拡張モデルを識別できることを示した。本研究の結果と公開コードは、TOPAZが空間的単一細胞解析における機構的推論およびモデル識別のための拡張可能な枠組みとして有用であることを示している。
https://doi.org/10.1101/2025.06.13.659586