以节点为中心的表达模型图神经网络揭示细胞之间的通信

细胞以各种不同的方式和多个长度尺度相互作用。细胞与其组织生态位的相互作用可以通过细胞通讯事件来描述。为了了解这些事件，世界各地的研究人员根据不同的策略创建模型。这些知识对于理解和识别组织微环境中的新兴现象至关重要，例如肿瘤中的基因变化。

问题是许多模型都是基于分离的细胞，这意味着在分析时细胞被分离成单个细胞，并且不再整合到它们的自然环境中。其他模型仅限于受体-配体信号传导，即细胞之间的某种类型的通信。

因此，这些模型忽略了一组细胞(生态位)在其自然组织环境中的空间邻近性。由慕尼黑亥姆霍兹计算健康中心和慕尼黑工业大学(TUM)的FabianTheis领导的研究人员现在开发了一种新方法，该方法定义了复杂性并提高了对细胞通信的理解：以节点为中心的表达模型(NCEM)。

灵活的框架

NCEM是一种基于图神经网络的计算方法，它将转录组方差归因和细胞通信建模结合在一个组织生态位模型中。

因此，该模型能够根据周围细胞类型的存在来预测细胞的基因表达谱。此外，它从空间分子谱数据中以无偏见的方式估计组织生态位组成对基因表达的影响。

在他们的模型中，研究人员开发了一个灵活的框架来解释空间转录组学中可观察到的基因表达变化，这是一种提供空间分辨基因表达信息的技术。然后可以将基因表达变异与与细胞通讯事件相关的已知分子过程相关联。

他们表明，NCEM可以在不同的空间转录组学技术和已知通信机制特有的长度尺度上稳健地识别细胞间的依赖关系。通过这种方法，第一作者DavidFischer和AnnaSchaar从而能够恢复分子过程的特征，这些特征是已知的细胞通讯的基础。

一种识别细胞通讯的新方法

该框架将通信事件限制在空间上最接近的单元格上。已确定的依赖关系不仅限于基于配体-受体的通信，还可以解释例如物理相互作用或代谢物交换。

NCEM是一种灵活的计算方法，可以扩展到更复杂的数据集，例如3D空间转录组学数据和更高通量的数据。因此，它为分析空间中的细胞间通信提供了一个灵活的工具集。这种新方法补充了最近在单细胞“图谱”项目中表征单个细胞中基因表达的努力，方法是在这种特殊情况下考虑组织生态位。