최근 뮌헨 기술 대학교의 학제 간 연구 팀, 뮌헨의 Helmholtz 대학교 및 ETH 취리히가 Nature 저널에 출판되었습니다. 이 연구는 Moscot (Multiomic Single Cell의 최적 운송)이라는 혁신적인 프레임 워크를 제안하고 20 개의 시점에서 170 만 마우스 배아 세포의 발달 궤적을 성공적으로 재구성했습니다. 이 성과는 단일 세포 유전체학 분야에서 주요 획기적인 획기적인 것으로 나타 났으며 세포 개발의 역동적 인 과정을 이해하기위한 새로운 관점을 제공합니다.
모스코트 프레임 워크의 디자인은 18 세기 최적의 전송 이론에서 영감을 얻었으며, 이는 한 곳에서 다른 장소로 물체를 효율적으로 이동시키는 것을 목표로합니다. 연구자들은 생물학적 매핑 및 정렬 작업을 최적의 전송 문제로 변환하고 일련의 일관된 알고리즘을 사용하여 이러한 문제를 해결함으로써 멀티 모달 데이터의 통합을 달성했습니다. 이전의 방법과 비교하여 Moscot은 컴퓨팅의 확장 성을 향상시킬뿐만 아니라 시간과 공간 분야에서의 적용을 통합하여 현재 단일 셀 유전체학에서 직면 한 몇 가지 주요 과제를 해결합니다.
전통적인 방법은 종종 제한된 세포 스냅 샷을 제공하며 개발 중 세포의 동적 변화를 완전히 이해할 수 없다고 연구의 주요 저자 인 Dominik Klein은 말했다. Moscot를 통해 연구팀은 마우스 배아의 발달 궤적을보다 정확하게 묘사하고 다른 공간과 시간에서 세포의 상호 작용을 드러 낼 수있었습니다. 예를 들어, 마우스에서 췌장 발달에 대한 연구에서, 그들은 호르몬 생성 세포의 발달 과정을 성공적으로 묘사하고 인간-유도 된 다 능성 줄기 세포의 주요 조절제 인 NeurOD2를 발견했다. 이 발견은 당뇨병의 기본 메커니즘을 이해하기위한 새로운 관점을 제공합니다.
또한 Moscot의 오픈 소스 기능을 통해 더 넓은 과학 연구 커뮤니티에서 이용할 수 있습니다. 연구팀은이 프레임 워크를 사용하여 질병 메커니즘에 대한 심층적 인 연구를 촉진하여보다 표적화 된 치료 방법을 달성하기를 희망합니다. 이 혁신적인 도구는 단일 세포 유전체학 분야에서 새로운 혁신을 가져올뿐만 아니라 미래의 생물 의학 연구를위한 새로운 길을 열어줍니다.