新算法為組織發育和疾病研究提供重要支撐

近日，西南華大生命科學研究院科研團隊成功開發了推斷細胞時空分化軌跡的新算法SpaTrack，該算法可充分整合細胞的轉錄組和空間信息，構建細胞分化的動態軌跡，為揭示組織發育、器官再生和疾病進展的動態研究提供了有效的方法支持與重要見解。相關成果在線發表于Cell旗下子刊《細胞系統》。

空間坐標和取樣時間可以作為補充轉錄組特征的重要約束條件，用于細胞分化的軌跡推斷。基于最優傳輸理論和單細胞空間轉錄組學，研究團隊開發了新算法SpaTrack，自然地將空間距離納入細胞分化的成本測量中，能夠準確捕捉生物組織的局部分化細節、空間上不連續的分化軌跡。

研究團隊介紹，利用算法優勢，SpaTrack能夠實現以下幾個主要功能：一是從單細胞空間轉錄組數據中，直接構建精細的細胞分化軌跡；二是通過直接細胞映射，追蹤跨時間樣本的細胞分化軌跡；三是通過建模預測轉錄因子在分化過程中對基因表達的調控關系，捕捉發育的驅動因素。

研究團隊對SpaTrack在多種模擬和真實的分化場景下進行了性能測試，并與多種現行方法進行比較，均表明SpaTrack在穩定性和準確性上具有優勢。進而，研究團隊將SpaTrack應用于多個生物系統的研究中，結果表明，SpaTrack在重建細胞分化軌跡、揭示相關分化事件和尋找驅動因素等方面表現出色，并幫助研究取得了新的發現。

例如，研究團隊重構了蠑螈端腦的受損再生過程，揭示了蠑螈腦在損傷區域和正常區域不同的分化軌跡；在解析小鼠胚胎的中腦發育過程中，研究團隊觀察到多個關鍵前體細胞在多時間點樣本中的分化過程和空間協調特征；在腫瘤的生長和轉移過程的研究中，SpaTrack幫助發現了腫瘤的生長擴增表現出了空間異質性，其中一條以上皮間質轉化為特征的分化路徑，其腫瘤細胞發生了轉移，在淋巴結區域形成了轉移位的腫瘤。

文章共同通訊作者、西南華大生命科學研究院副研究員秦鵬飛表示：“本次開發的新算法借助空間轉錄組信息，在解析組織發育和疾病進展的時空動態上取得了初步成效。接下來團隊將進一步實現時空多組學的融合，解析多源分化、復雜分化等復雜問題。”

相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.cels.2025.101194