UNIPRO enables protein inference and panel expansion across single-cell and spatial transcriptomics

あなたは、ある賑やかな都市を理解しようとしているところだと想像してください。あなたには、あらゆる人の思考や計画の膨大なリスト（彼らの「トランスクリプトーム」）があります。それは、彼らがどうあるべきかという「設計図」を伝えています。しかし、思考が必ずしも行動と一致するとは限りません。シェフになろうと考えていても、実際にはメカとして働いている人もいます。都市で実際に何が起きているのかを本当に知るためには、彼らが実際に手にしている道具（彼らの「プロテオーム」）を見る必要があります。生物学において、タンパク質はその「道具」であり、重労働をこなし、信号を送り、生命の構造を築き上げます。科学者たちは細胞の「思考」（RNA）を読み取ることは非常に得意になってきましたが、実際に「道具」（タンパク質）を測定することは、巨大な都市の全市民にインタビューするようなものです。それは費用がかかり、時間がかかり、しかも一度に聞ける質問はわずかです。これにより、研究者は「思考」の巨大な地図は持っているものの、細胞が実際に「何をしているか」という極めて重要な詳細を見落としている状態にあります。

ここで、ある人物の詳細な日記（RNA）を見て、たとえその道具自体を一度も見ることがなくても、その人物が正確にどんな道具を持っているかを言い当てる、超スマートな探偵を想像してみてください。これこそが、この論文が紹介しているものです。研究者たちは、UNIPROと呼ばれる新しいコンピュータプログラムを構築しました。これは単に言葉を読むだけでなく、その「近所付き合い」まで理解する、熟練した翻訳者のようなものです。人々は近くに住んでいると、職業が似ていたり、似たような制服を着ていたりすることが多いということを、このプログラムは知っています。UNIPROは、細胞の内部の「思考」と、その物理的な位置、そして隣人との関係を組み合わせることで、欠落しているタンパク質のデータを驚くほどの精度で予測することができます。これは大きな進歩です。なぜなら、科学者が既存の「細胞の思考」のマップを利用して、それを詳細な「タンパク質豊かな組織のアトラス（地図帳）」へと変え、私たちの体がどのように組織化されているか、あるいは癌のような疾患がいかに防御を築いているかといった、隠されたパターンを明らかにできるからです。

近所の地図を持つ探偵

長い間、科学者には細胞を研究するための主に2つの方法がありました。一つは、細胞の「やるべきことリスト」を読むような、RNAを見ることです。もう一つは、実際に仕事をこなす「働き手」であるタンパク質を測定することです。私たちは細胞の「やるべきことリスト」を示す数千ものマップを持っていますが、「働き手」を示すマップは非常に少ないままです。その主な理由は、組織内のタンパク質を測定することが困難で、コストがかかるからです。既存のコンピュータプログラムは、やるべきことリストに基づいて働き手を推測しようと試みてきましたが、それらはすべての細胞を、野原の中に一人で立っている見知らぬ他人として扱っていました。彼らは、現実の世界では細胞は「隣人」であることを理解していませんでした。腫瘍の中にある細胞は、たとえ「やるべきことリスト」が似ていたとしても、健康な組織にある細胞と同じようには振る舞いません。なぜなら、周囲の環境がすべてを変えてしまうからです。

ハービン工業大学の研究者を中心とするこの論文の著者たちは、タンパク質を正しく推測するためには、その「近所（ネイバーフッド）」を理解する必要があることに気づきました。彼らは、都市の地図を描く探偵のように機能するツール、UNIPROを構築しました。それは単一の細胞を見るのではなく、その細胞が隣人とどのようにつながっているか、そしてその「思考」が周囲の人々とどれほど似ているかを見るのです。

UNIPROの仕組み：スマートな接着剤

UNIPROは、「グラフ」と呼ばれる巧妙なトリックを使用します。ドット（点）が細胞であり、線がそれらを結びつけるソーシャルネットワークを想像してください。通常、点は、隣り合っている場合（空間的隣接）、または同じことを考えている場合（トランスクリプトーム的隣接）に接続されます。UNIPROは両方を行いますが、そのやり方はスマートです。

時には、物理的なマップが乱れていることがあります。組織に隙間があったり、データが欠落している場所があったりするかもしれません。もし物理的な隣人のことだけを見ていたら、間違った人々を繋いでしまうかもしれません。UNIPROは、その近所がどれほど「混雑」しているかをチェックします。もしある場所が組織の密集した賑やかな部分にあるなら、物理的な隣人をより信頼します。もしある場所が疎らであったり、乱雑なエリアであれば、より「思考」の類似性を信頼します。それは、混雑した市場では隣に立っている人を信頼できるが、誰もいない路地では、声を知っている人を信頼すべきだと知っている探偵のようなものです。

このスマートな地図を手に入れたら、UNرشもそこで止まりません。UNIPROは接続を洗練させ続けます。細胞について学習を進めるにつれて、細胞間の線の強さを調整し、どの隣人が本当に重要で、どの隣人が単に偶然近くにいるだけなのかを見極めます。これにより、細胞のアイデンティティと環境の両方を理解する「タンパク質を意識した（protein-aware）」表現、つまり、細胞の精神モデルを作り出すことができます。

彼らが見つけたもの：空白を埋める

研究者たちは、ヒトのリンパ節、扁桃、および乳癌組織を含むさまざまなデータセットを用いてUNIPROをテストしました。以下に彼らが発見したことを示します。

1. 組織の異なるセクションにおいても機能する
彼らは、リンパ節の一つのスライスでプログラムを学習させ、全く別の、未知のスライスに対してタンパク質を予測させるというテストを行いました。UNIPROは他のどの手法よりも優れていました。それは単にランダムな数字を推測したのではなく、組織の異なる部分（外殻と内核など）を定義する特定のタンパク質パターンを再現しました。これは、プログラムが単にデータを暗記したのではなく、タンパク質がどのように組織化されているかという「ルール」を学習したことを示唆しています。

2. ガンの秘密を明らかにする
UNIPROを乳癌組織に適用したところ、驚くべき結果が得られました。ガンは混沌としており、RNAを見るだけでは、どこで腫瘍が終わり、どこから健康な組織が始まるのかを判断するのが困難です。しかし、UNIPROが予測したタンパク質を加えると、その境界線は極めて鮮明になりました。プログラムは特定のゾーンを特定しました。免疫細胞が集まって戦っている領域、血管が成長している領域、そして腫瘍が健康な組織に侵入している正確なエッジ（境界）です。プログラムは、PDPNやCD86といったマーカーを見つけ出し、これらが境界を際立たせていることを示しました。これは、RNA単独では見逃されていたレベルの詳細です。

3. 欠落したタンパク質を「発明」できる
UNIPROができる最もエキサイティングなことの一つは、「パネル拡張（panel expansion）」です。例えば、20個のタンパク質を測定できるテストを持っているが、100個測定できればいいのに、と思う場面を想像してください。UNIPROは、手元にある20個のタンパク質（＋RNAデータ）を見て、残りの80個がどのようになるかを正確に予測できます。彼らはデータの中にいくつかのタンパク質を隠し、UNIPROがそれらをどれだけ正確に当てられるかをテストしました。その結果、UNIPROは従来のツールよりも優れた成績を収め、組織の局所的なパターンを保持していました。これは、科学者がより安価で小さなテストを用いながら、それでもタンパク質の全体像を得られる可能性があることを意味します。

4. シングルセルにも対応できる
UNIPROは空間データ（場所が重要となるデータ）を扱うように作られましたが、場所の情報がないシングルセル・データに対しても同様にうまく機能します。彼らは異なる人物の血球を用いてテストを行い、他の手法が見逃した免疫細胞の微妙なサブタイプを特定できることを発見しました。例えば、予測されたタンパク質レベルに基づいて異なるタイプのT細胞を区別することができ、紙の上では同じに見える混乱した細胞グループを整理するのに役立ちました。

なぜこれが重要なのか

この論文は、UNIPROが、私たちがすでに持っているデータから最大限の成果を引き出すための強力な新しい方法であることを示唆しています。すべてのタンパク質を測定するために高価な新しい実験を行う代わりに、収集済みのRNAデータからこれらを推論するためにこのツールを使うことができます。これは、予測が実際の測定の完全な代わりになるという意味ではありません。著者は、これらはパターンの基づいた「推定値」であると慎重に述べています。しかし、それらは、これまで隠されていた生物学的な真実を明らかにするのに十分な精度を持っています。

シングルセルと空間組織の捉え方を統一することで、UNIPROはヒトの体の「タンパク質に基づいた」マップを構築する方法を提供します。腫瘍がどのように免疫系から身を隠しているのかを理解する場合でも、リンパ節の中で免疫細胞がどのように組織化されているのかを理解する場合でも、このツールは、私たちの体を単なる「思考のリスト」としてではなく、生きている、機能しているコミュニティとして見る助けとなります。