Cytobankの関連論文

アルゴリズムを用いたシングルセル解析

なぜサイトメトリーデータに機械学習（マシンラーニング）による解析を用いるのかについてはこちらをご覧ください。

以下の論文では、CyTOFデータの解析手法の概要と、viSNE、SPADE 、CITRUSなどのCytobankツールについて記載されています。

• J Immunol. 2018 Jan 1; 200(1): 3–22. doi: 10.4049/jimmunol.1701494. A Beginner’s Guide To Analyzing and Visualizing Mass Cytometry Data. 
  
  
• J Invest Dermatol. 2017 May;137(5):e43-e51. doi: 10.1016/j.jid.2017.03.002. Research Techniques Made Simple: Mass Cytometry Analysis Tools for Decrypting the Complexity of Biological Systems. 

クラスタリングアルゴリズム、バイオマーカー探索、次元削減などの機械学習（マシンラーニング）による解析が優れた免疫学研究をサポート

CITRUS (cluster identification, characterization, and regression) は、エンドポイント情報（例：レスポンダーとノンレスポンダー）のある多数のシングルセルデータセットから、統計的に有意な階層的特徴を自動的に発見するよう開発されたアルゴリズムです。

以下の論文では、基礎研究やトランスレーショナル・リサーチ（橋渡し研究）においてCITRUSが用いられています。

• Cell Rep. 2020 Sep 29;32(13):108204. doi: 10.1016/j.celrep.2020.108204. Clusters of Tolerogenic B Cells Feature in the Dynamic Immunological Landscape of the Pregnant Uterus
  目的: 妊娠前と妊娠中の子宮免疫シグネチャーの評価
  方法: 全血または単離した単核細胞のフローサイトメトリー
  使用したアルゴリズム: CITRUS
  結果: 末梢血中には存在しないが、十二指腸に存在するB細胞のクラスターが同定された。
  
  
• Cell Rep. 2019 Feb 19;26(8):2178-2193.e3. doi: 10.1016/j.celrep.2019.01.085. Mass Cytometry Analysis Reveals that Specific Intratumoral CD4+T Cell Subsets Correlate with Patient Survival in Follicular Lymphoma
  目的: 濾胞性リンパ腫患者の生存に関連する腫瘍内T細胞浸潤バイオマーカーの同定
  方法: CyTOFによる腫瘍サンプルの表現型シングルセル解析
  使用したアルゴリズム: viSNE、SPADE、CITRUS
  結果: 従来のPD-1陽性T細胞数の解析では不十分であった生存低下に関連するPD-1陽性T細胞クラスターが同定された。
  
  
• Front Immunol. 2018 Dec 5;9:2783. doi: 10.3389/fimmu.2018.02783. eCollection 2018. Multivariate Computational Analysis of Gamma Delta T Cell Inhibitory Receptor Signatures Reveals the Divergence of Healthy and ART-Suppressed HIV+ Aging.
  目的: HIV感染において加齢による抗レトロウイルス療法抑制を予測する免疫シグネチャーの同定
  方法: 末梢血単細胞(PBMC)のフローサイトメトリー
  使用したアルゴリズム: CITRUS 
  結果: 健常者と抗HIV療法が抑制されたHIV陽性者との比較から、γδT細胞抑制性受容体の発現シグネチャーの関与が同定された。
  
  
• J Autoimmun. 2017 Apr 4. pii: S0896-8411(16)30412-7. doi: 10.1016/j.jaut.2017.03.010. Mass cytometry identifies a distinct monocyte cytokine signature shared by clinically heterogeneous pediatric SLE patients
  目的: 小児患者と健常者間での重症全身性エリテマトーデスに関連する末梢全血中バイオマーカーの同定
  方法: CyTOFによる末梢血の表現型、機能的シングルセル解析
  使用したアルゴリズム: CITRUS、viSNE 
  結果: CITRUSにより小児の全身性エリテマトーデスを予測する活性化単球のクラスターが同定された。

viSNE は、ハイパラメータデータを2次元に削減するアルゴリズムで、あらゆるデータを容易に可視化し、迅速な探索的データ解析を可能にします。CytobankのviSNEは、t-SNEアルゴリズムとBarnes-Hut法を使用しています。

FlowSOM は、自己組織化マップ（SOM）を用いて解析時間を短縮し、クラスタリングの質を向上させるアルゴリズムで、全細胞上のすべてのマーカーがどのように振舞っているかを明らかにし、他の方法では見逃されてしまうようなサブセットを検出することができます。選択したクラスタリングチャンネル（またはマーカー／特徴）に基づいて細胞（または他の観察結果）をクラスタリングし、クラスターのSOMを生成し、クラスターの最小全域木（MST）を作成して、各クラスターをポピュレーション分けに効果的なメタクラスターに割り当てます。

以下の論文では、一般的な研究課題に応えるためのviSNEとFlowSOMのワークフローが記載されています。

• Science. 2020 Sep 4;369(6508):eabc8511. doi: 10.1126/science.abc8511. Epub 2020 Jul 15. Deep immune profiling of COVID-19 patients reveals distinct immunotypes with therapeutic implications
  目的: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)患者の免疫プロファイリング
  方法: 健常者とCOVID-19感染者から得られた末梢血単細胞（PBMC）の高次元サイトメトリー
  使用したアルゴリズム: viSNE、FlowSOM.
  結果: 同定されたクラスターは、患者のグループ間で異なる存在比を示した。
   
• Cell Host Microbe. 2020 Aug 12; S1931-3128(20)30410-8. doi: 10.1016/j.chom.2020.07.014 Programming of an Intravascular Immune Firewall by the Gut Microbiota Protects against Pathogen Dissemination during Infection
  目的: 血流感染症に対して肝臓クッパ―細胞（KC）が形成する血管内防御壁による宿主防御での腸内微生物叢の機能的役割の同定
  方法: 肝臓の非実質細胞のマスサイトメトリー解析
  使用したアルゴリズム: viSNE、FlowSOM
  結果: 無菌マウスとコロニーマウスのKCによる細菌捕捉の機能差は、FlowSOMクラスターで同定されたKCサブセットの微生物叢依存的遷移からでは説明できなかった。
  
  
• Science. 2020 Aug 7;369(6504):718-724. doi: 10.1126/science.abc6027. Epub 2020 Jul 13. Impaired type I interferon activity and inflammatory responses in severe COVID-19 patients
  目的: 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者50例のコホートを対象とした統合的な免疫解析の実施
  方法: マスサイトメトリーを用いた末梢血白血球のマルチパラメータ表現型解析
  使用したアルゴリズム: viSNE
  結果: 重症・重篤患者では、Ⅰ型インターフェロン（IFN）応答の著しい欠損だけでなく、血中ウイルス量と激しい炎症反応が持続していた。