質量分析イメージング（MSI）は、無傷の組織切片において空間的に分解能をもつメタボロミクスを可能にするが、大規模な解析では依然として難しさが残っている。既存のMSIワークフローは、複数のソフトウェアを組み合わせる必要があることが多いか、あるいはベンダー独自のプロプライエタリなソフトウェアに依存して相互運用性と再現性が制限される。本課題に対処するため、我々はMSI解析のためのエンドツーエンドのワークフローを提供するオープンソースのフレームワークであるspatialMETを開発した。spatialMETは、前処理、空間ドメイン検出、可視化を統一的なプラットフォームとして提供する。下流の解析には、差分存在量検定、空間自己相関および勾配解析、次元削減、相関ネットワーク解析が含まれる。空間ドメイン検出では、C言語で実装された階層クラスタリング手法であるhcdistを用い、既存のRベースのアプローチと比べて計算時間とメモリ使用量を大幅に削減する。spatialMETは、インタラクティブなR Shinyアプリケーション経由で実行することも、大規模データセットや高性能計算環境ではスタンドアロンのコマンドラインワークフローとして実行することもできる。マウスの小細胞肺がんMALDI-MSIデータ（284,673ピクセル）に適用したところ、spatialMETは、対応する病理組織と整合する腫瘍関連、間質、隣接肺の空間ドメインを同定した。差分存在量解析では、腫瘍領域と間質領域で差のある117のm/z特徴が検出され、さらに空間自己相関解析により、存在量に空間的に構造化されたパターンがあることが示された。さらに、肺葉全体に相当する338,477ピクセルを含むマウス肺腺がんデータにspatialMETを適用することで、拡張性を示し、腫瘍と周辺の肺組織にまたがる空間的異質性を捉えた。要約すると、spatialMETは空間メタボロミクス解析のためのエンドツーエンドで拡張可能なオープンソースのフレームワークであり、再現可能なデプロイのためにDockerコンテナとして配布される。ソースコードとインストール手順はオンラインで提供される。
https://doi.org/10.64898/2026.08.27.747606