免疫標的—がん免疫療法のための細胞表面標的の統合的優先順位付け

癌は世界的に死亡の主要原因の一つです。近年、免疫療法が著しい進展を遂げ、例えばキメラ抗原受容体T細胞(CAR-T)療法や抗体薬物複合体(ADCs)の成功が挙げられますが、がん特異的な表面タンパク質の標的を効果的に識別することは依然として大きな課題です。表面タンパク質の標的の識別は、精密で低毒性の免疫療法の開発にとって重要です。RNAシーケンシングやプロテオミクスなどの既存の技術は、これらの標的を分析するのに役立ちますが、最適な免疫療法の標的を体系的に優先選択する方法が不足しています。 この課題に対処するため、Children’s Hospital of Philadelphia、Drexel University、BC Cancer Research Instituteなどの研究チームは、I...

情報エントロピー強化BERTと多方向GRUを統合したS-硫化部位予測のためのアンサンブル深層学習法

背景紹介 タンパク質の翻訳後修飾(Post-Translational Modifications, PTMs)は、遺伝子転写、DNA修復、タンパク質相互作用などの細胞活動を調節する重要なメカニズムです。その中でも、システイン(Cysteine)は希少なアミノ酸であり、そのチオール基(Thiol Group)を介して多様なPTMsに関与し、特に酸化還元平衡やシグナル伝達プロセスにおいて重要な役割を果たしています。S-スルフヒドル化(S-Sulfhydration)は重要なPTMの一つであり、心血管疾患や神経疾患の発症と進行に密接に関連しています。しかし、S-スルフヒドル化の具体的なメカニズムは未解明であり、特にその部位の識別において大きな課題が残されています。 従来のS-スルフヒドル化部位の...

単一細胞統一極性評価による免疫細胞の極性分析

免疫細胞は多様な刺激に応答してサイトカイン駆動の極化を経て、その転写プロファイルや機能状態が変化します。この動的なプロセスは、健康や疾患における免疫応答の中心的な役割を果たしています。しかし、単一細胞RNAシーケンシング(scRNA-seq)データにおけるサイトカイン駆動極化を評価するための体系的なアプローチはこれまで欠けていました。この問題を解決するために、研究者たちは単一細胞統一極化評価(SCUPA)を開発しました。これは、免疫細胞極化を包括的に評価する初めての計算手法です。 論文の出典 この論文は、Wendao LiuとZhongming Zhaoによって共同執筆されました。彼らはそれぞれThe University of Texas MD Anderson Cancer Center...

単細胞RNAシーケンスデータの空間再構築のための対照的マッピング学習

単細胞RNAシーケンス(scRNA-seq)技術は、単細胞解像度で高スループットなトランスクリプトーム解析を可能にし、細胞生物学の研究を大きく進展させました。しかし、scRNA-seq技術の重要な制約は、組織を解離する必要があるため、細胞の組織内における元の空間位置情報が失われることです。空間トランスクリプトミクス(Spatial Transcriptomics, ST)技術は、正確な空間遺伝子発現マップを提供できますが、遺伝子検出数、コスト、細胞タイプ注釈の細かさにおいて制限があります。そのため、scRNA-seqデータに空間情報を復元する方法は、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するため、研究者たちは、scRNA-seqとSTデータの間で知識を転送する「細胞対応...

集団規模ゲノムシーケンス研究における効率的なストレージと回帰計算

大規模人口バイオバンクの普及に伴い、全ゲノムシーケンシング(Whole Genome Sequencing, WGS)データは、人間の健康と疾患研究においてその潜在能力を大幅に向上させています。しかし、WGSデータの膨大な計算とストレージ要件は、特に資金不足の機関や発展途上国の研究者にとって大きな課題となっています。このような資源配分の不平等は、最先端の遺伝学研究の公平性を制限しています。この問題を解決するために、Manuel A. RivasとChristopher Changらは、WGS研究の計算時間とストレージ要件を大幅に削減する新しいアルゴリズムと回帰手法を開発し、特に稀な変異の処理に焦点を当てました。 論文の出典 この論文は、Manuel A. RivasとChristopher ...

共有ユニットとマルチチャネル注意メカニズムを用いたcircRNAと疾患の関連性の予測

背景紹介 近年、環状RNA(circRNA)は新たな非コードRNA分子として、疾患の発生、進行、治療において重要な役割を果たしています。circRNAは独特の環状構造を持ち、ヌクレアーゼによる分解を受けにくいため、潜在的なバイオマーカーや治療標的として注目されています。しかし、実験的手法を用いてcircRNAと疾患の関連を研究するには時間とコストがかかり、関連研究の進展を妨げています。この問題を解決するため、研究者たちはバイオインフォマティクス手法を用いてcircRNAと疾患の関連を予測する計算モデルの開発に取り組んでおり、実験研究の指針を提供しています。 多視点学習手法はcircRNAと疾患の関連予測に広く用いられていますが、既存の手法は異なる視点間の潜在的な情報を十分に活用できておらず、...