最近、ミュンヘン工科大学の学際的研究チーム、ミュンヘンのヘルムホルツ大学、およびエスチューリッヒによって完了した重要な研究がNature誌に掲載されました。この研究では、モスコット（マルチオーム系単一細胞の最適輸送）と呼ばれる革新的なフレームワークを提案し、20時点で170万マウス胚細胞の発達軌道を正常に再構築しました。この成果は、シングルセルゲノミクスの分野での大きなブレークスルーを示し、細胞開発の動的プロセスを理解するための新しい視点を提供します。
モスコットフレームワークの設計は、オブジェクトをある場所から別の場所に効率的に移動することを目的とする18世紀の最適な伝送理論に触発されています。研究者は、生物学的マッピングとアライメントタスクを最適な伝送問題に変換し、一連の一貫したアルゴリズムを使用してこれらの問題を解決することにより、マルチモーダルデータの統合を達成しました。以前の方法と比較して、Moscotはコンピューティングのスケーラビリティを改善するだけでなく、時間と空間の分野での適用を統合し、単一細胞ゲノミクスで現在直面しているいくつかの重要な課題を解決します。
従来の方法はしばしば限られた細胞スナップショットのみを提供し、開発中の細胞の動的な変化を完全に理解することはできません、と研究の主執筆者であるDominik Kleinは言います。モスコットを通じて、研究チームはマウス胚の発達的軌跡をより正確に描写し、異なる空間と時間における細胞の相互作用を明らかにすることができました。たとえば、マウスにおける膵臓発達の研究では、ホルモン産生細胞の発達プロセスをうまく描写し、ヒト誘発性多能性幹細胞の重要な調節因子であるNeuroD2を発見しました。この発見は、糖尿病の根本的なメカニズムを理解するための新しい視点を提供します。
さらに、Moscotのオープンソース機能により、より広い科学研究コミュニティが利用できるようになります。研究チームは、このフレームワークを使用して、疾患メカニズムに関する詳細な研究を促進し、より標的を絞った治療法を実現することを望んでいます。この革新的なツールは、シングルセルゲノミクスの分野で新しいブレークスルーをもたらすだけでなく、将来の生物医学研究のための新しい道を開きます。