MITの研究者たちは現在、細胞のRNA発現を追跡して、がんの進行や胚発生のような長期的プロセスを調査しています。細胞内のRNAを全てシーケンスすると、その細胞の機能や特定の時点での活動に関する多くの情報が明らかになります。しかし、シーケンスプロセスは細胞を破壊するため、遺伝子発現の継続的な変化を研究することが困難です。
MITで開発された代替手法では、研究者が長期間にわたってこのような変化を追跡できるようになる可能性があります。新しい方法は、細胞に損傷を与えずに繰り返し実行できる非侵襲的なイメージング技術であるラマン分光法に基づいています。この技術を使用して、研究者は数日間にわたって胚性幹細胞が他のいくつかの細胞タイプに分化するのを監視できることを示しました。この技術は、がんの進行や胚発生などの長期的な細胞プロセスの研究を可能にし、将来的にはがんや他の疾患の診断に使用される可能性があります。
「ラマンイメージングでは、がん生物学、発生生物学、および多くの変性疾患の研究に重要かもしれない多くの時間点を測定できます」と、ピーター・ソー博士（Peter So, PhD）は述べています。彼はMITの生物学および機械工学の教授であり、MITのレーザーバイオメディカル研究センターのディレクターであり、論文の著者の一人です。
コセキ・コバヤシ・キルシュビンク博士（Koseki Kobayashi-Kirschvink, PhD）は、MITおよびハーバード大学とMITのブロード研究所のポスドクであり、2024年1月10日にNature Biotechnologyに掲載された研究の筆頭著者です。
このNature Biotechnologyの論文のタイトルは「Prediction of Single-Cell RNA Expression Profiles in Live Cells by Raman Microscopy with Raman2RNA.（ラマン顕微鏡法によるライブ細胞の単一細胞RNA発現プロファイルの予測）」です。
遺伝子発現のイメージング
ラマン分光法は、組織や細胞の化学組成を明らかにする非侵襲的な技術であり、近赤外線または可視光を照射して情報を得ます。MITのレーザーバイオメディカル研究センターは1985年以来、バイオメディカルラマン分光法の研究を行っており、最近では、ソー博士らのグループが、乳がんの診断や血糖測定に利用できるラマン分光法に基づく技術を開発しました。
しかし、ラマン分光法だけでは、個々のRNA分子のレベルの変化など微細な信号を検出するには感度が不十分です。RNAレベルを測定するには、組織サンプル内の異なる細胞タイプで活性化している遺伝子を明らかにする単一細胞RNAシーケンスという技術が一般的に使用されます。
このプロジェクトでは、MITのチームは単一細胞RNAシーケンスとラマン分光法の利点を組み合わせることを目指し、ラマン信号をRNA発現状態に変換する計算モデルの訓練を行いました。
「RNAシーケンスは非常に詳細な情報を提供しますが、破壊的です。ラマンは非侵襲的ですが、RNAに関する情報は提供しません。したがって、このプロジェクトのアイデアは、機械学習を使用して両方のモダリティの強みを組み合わせ、時間を追って単一細胞レベルでの遺伝子発現プロファイルのダイナミクスを理解することでした」とキルシュビンク博士は言います。
モデルトレーニングのために、研究者はマウスの線維芽細胞に因子を処理して、これらの細胞が多能性幹細胞になるようにプログラムしました。この過程では、細胞は神経細胞や上皮細胞など、いくつかの他の細胞タイプにも移行する可能性があります。
ラマン分光法を使用して、研究者は18日間にわたって36の時点で細胞をイメージングしました。各イメージが撮影された後、研究者は単一分子蛍光in situハイブリダイゼーション（smFISH）を使用して、各細胞を分析しました。このケースでは、細胞タイプ間で発現パターンが異なる9つの異なる遺伝子をコードするRNA分子を探しました。
このsmFISHデータは、ラマンイメージングデータと単一細胞RNAシーケンスデータとの間のリンクとして機能することができます。このリンクを作成するために、研究者はまず、これらの細胞から得られたラマン画像に基づいて、これら9つの遺伝子の発現を予測するためにディープラーニングモデルを訓練しました。
次に、ブロード研究所で以前に開発されたTangramという計算プログラムを使用して、smFISH遺伝子発現パターンをサンプル細胞で実行された単一細胞RNAシーケンスによって得られた全ゲノムプロファイルとリンクしました。
研究者はこれら二つの計算モデルを組み合わせて、細胞のラマン画像に基づいて個々の細胞の全ゲノムプロファイルを予測できるモデルであるRaman2RNAを作成しました。
細胞の分化を追跡する
研究者たちは、マウスの胚性幹細胞が異なる細胞タイプに分化する過程を追跡するために、Raman2RNAアルゴリズムをテストしました。3日間で1日4回細胞のラマン画像を撮影し、その計算モデルを使用して各細胞の対応するRNA発現プロファイルを予測しました。これらの予測は、RNAシーケンス測定値と比較することで確認されました。
このアプローチを使用して、研究者たちは胚性幹細胞がより成熟した細胞タイプに分化する過程で個々の細胞に生じる遷移を観察することができました。また、マウスの線維芽細胞が誘導多能性幹細胞にプログラムされる過程を2週間にわたって追跡できることも示しました。
「光学イメージングは、細胞の系統とその転写の進化を直接追跡する追加情報を提供します」とソー博士は言います。
研究者たちは現在、時間の経過とともに変化する他のタイプの細胞集団、例えば老化細胞やがん細胞の研究にこの技術を使用する計画です。現在は実験室内で栽培された細胞で作業していますが、将来的には、既存の侵襲的なゲノムプロファイル測定技術では実現できない、患者に使用できる潜在的な診断法としてこのアプローチを開発することを期待しています。
「ラマンの最大の利点の一つは、ラベルフリーの方法であることです。まだ遠い将来の話ですが、人への応用が可能になる可能性があり、既存の侵襲的な技術では実現できなかったことです」と、研究の著者であるMITの研究科学者、ジョン・ウン・カン（Jeon Woong Kang）は述べています。
この投稿は、MITの科学ライター、アン・トラフトン（Anne Trafton）によって執筆されたニュースリリースに基づいています。
