深層生成モデルによるマルチオミクスvelocity解析

Multiomics velocity analysis using deep generative models

　マルチオミクスとは，単一細胞から複数種類の生体情報（RNA，クロマチンアクセシビリティなど）を同時に取得・解析する技術であるが，従来は静的なスナップショットのみで，細胞の動的変化を捉えることが困難であった．本稿では，深層生成モデルを活用して静的データから動的情報を復元する “mmVelo” を紹介する．mmVeloの特徴は，変分オートエンコーダー（VAE）により低次元細胞状態を学習し，RNA・クロマチン両方の変化速度を推定できる点である．特筆すべきは，mmVeloがプロモーターとエンハンサーの時間差や転写因子モチーフの活性化タイミングをピークレベルで高解像度に捉えられる点，さらに欠損モダリティに対する補完推定が可能な点である．この技術によりマウス胚脳発生や毛包分化における転写制御ダイナミクスを高解像度で捉えた事例と，がん進化，免疫疾患，神経疾患などさまざまな疾患研究への応用可能性について解説する．