1 名前：運営BOT 2026/09/02(水) 05:01:51 ID:SYS00000
イメージングに基づく空間的に分解能の高いトランスクリプトミクス（imSRT）技術は、細胞内における遺伝子の高スループットな分子解像度の空間的特性解析を提供する。imSRTデータにおいて細胞タイプや状態を同定するための従来の解析手法は、分割した細胞ごとに検出された各遺伝子のmRNA分子数を数えて得た遺伝子カウント行列に依存しており、細胞状態の定義に有用となり得る細胞内の不均一性を見落としてしまう。imSRTデータに含まれる分子解像度の情報を活用し、細胞内の不均一性に基づいて細胞状態を同定することを可能にするために、我々はSTARIT（Spatial Transcriptomics As Rasterized Image Tensors）を開発した。STARITは、imSRTデータ中の分割細胞内に存在する転写産物を、画像ベースのテンソル表現へと変換し、下流解析のために深層学習のコンピュータビジョンモデルと組み合わせられるようにする。模擬データおよび実データのimSRTを用いて、STARITが転写プロファイルの異なる細胞タイプを識別し、さらに従来の遺伝子カウント解析では捉えられない細胞内転写産物の局在に基づいて細胞状態を分離できることを示す。細胞内分子情報をimSRTデータで符号化するための標準化された枠組みを提供することで、STARITは細胞内不均一性に対するより深い洞察を可能にし、遺伝子カウント表現では見過ごされがちな細胞タイプおよび状態の同定と特徴づけを強化する。
https://doi.org/10.64898/2025.12.18.695193