單細胞數據挖掘算法方面取得新進展

圖 SEVtras高效識別單細胞轉錄組數據中的胞外小囊泡

　　在國家自然科學基金項目（批準號：32025009、32130020等）資助下，中國科學院北京生命科學研究院趙方慶團隊在單細胞數據挖掘算法方面取得新進展，研究成果以“SEVtras識別單細胞轉錄組中液滴分辨率的胞外小囊泡（SEVtras delineates small extracellular vesicles at droplet resolution from single-cell transcriptomes）”為題，于2023年12月4日在《自然?方法》（Nature Methods）雜志發表。論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-02117-1。

　　胞外小囊泡是由細胞分泌的微小囊泡，攜帶蛋白質、脂質和RNA等多種內容物，廣泛存在于組織微環境中，充當細胞間信息交流的“信使”角色。胞外小囊泡在癌細胞轉移和免疫細胞抗原呈遞等生理病理過程中均發揮著重要作用。然而，受到來源細胞復雜和組織生理狀態變化等因素影響，目前仍缺乏有效研究手段來解析胞外小囊泡的異質性并探究其分泌狀態與功能。

　　為解決這一問題，研究人員建立了胞外小囊泡異質性追蹤算法SEVtras（sEV-containing droplet identification in scRNA-seq data），實現在單細胞數據中高效識別胞外小囊泡并準確測量其分泌活性。將SEVtras應用于15種正常組織和4種腫瘤組織來源的近百個單細胞轉錄組數據集中，研究團隊發現淋巴細胞的胞外小囊泡分泌活性與早期胰腺癌血管侵襲有顯著關聯性，具備在腫瘤早期作為臨床檢測標志物的潛力。

　　該研究為解析海量單細胞轉錄組學數據提供了獨特的“胞外視角”，有助于深入理解組織生理病理活動的內在規律，為臨床診斷早期惡性腫瘤的血管侵襲提供了新的研究方向和策略。