CellCommuNet: an atlas of cell–cell communication networks from single-cell RNA sequencing of human and mouse tissues in normal and disease states

CellCommuNet: an atlas of cell–cell communication networks from single-cell RNA sequencing of human and mouse tissues in normal and disease states

1. 本研究の学術的背景は、多細胞生物の基本的な特徴である細胞間相互作用が、細胞、臓器、そして全体の生物の生物学的機能や微環境の恒常性を維持するために重要であるということです。細胞間相互作用の異常は、がんを含む多くの病気に寄与しています。そのため、scRNA-seq（単一細胞RNAシーケンシング）を使用して細胞間通信を研究することは非常に重要です。

2. 本研究の目的は、正常および疾患の状態における人間およびマウスの組織のscRNA-seqデータから細胞間通信ネットワークを探索するための包括的なデータリソースであるCellCommuNetを紹介することです。また、CellCommuNetは細胞間通信の強度や関連するシグナル伝達経路の情報を提供し、健康な状態と疾患の状態の間の細胞間通信の違いを探索することも可能です。

3. 本研究の着想は、シングルセル技術の進展にともない、研究者が単一細胞レベルでの遺伝子発現プロファイルを取得できるようになったため、細胞間通信ネットワークのより包括的な探索が可能になったことによるものです。関連する国内外の研究動向としては、細胞−細胞間通信ネットワークを予測するためのいくつかの計算ツールが開発されており、本研究ではそれらのツールの中でも特にCellChatが活用されています。

4. 本研究では、細胞−細胞間通信ネットワークの分析結果を提供するために、CellCommuNetという包括的なデータリソースを構築しました。現在のバージョンのCellCommuNetには、複数のデータソースから取得した376の個別データセットと、同じ研究で解析された疾患と正常なサンプルの比較データセット118が含まれています。これにより、各リガンド−受容体ペアとシグナル伝達経路ごとに514,463の細胞−細胞間通信ネットワークを推定しました。CellCommuNetは、異なる疾患と正常サンプル間の通信強度の差を可視化するインタラクティブなグラフィックスを提供し、さまざまな状態での細胞間情報の伝達を詳細に探索することができます。

5. 本研究の有効性は、CellCommuNetが提供するデータベースを用いて異なる疾患と正常サンプル間の通信強度の差を分析することによって検証されました。また、既存のデータベースとの比較や他の研究との連携も行われ、研究者が細胞−細胞間通信ネットワークに関して包括的な情報を入手し、より深く理解することができるようになりました。