[論文レビュー] Single-cell eQTLGen Consortium: a personalized understanding of disease

Monique G.P. van der Wijst, Dylan H. de Vries+12 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2019

Single-cell and spatial transcriptomics参考文献 93被引用数 7

ひとこと要約

シングルセルeQTLGen コンsortiumは、特定の細胞タイプや動的生物学的状態において遺伝的変異が遺伝子発現に与える影響を同定する大規模な、集団スケールのシングルセルeQTLマッピングイニシアチブを提唱する。高スループットのシングルセルRNA-Seqと遺伝子データを活用することで、疾患関連の調節的変異をその細胞内環境で特定し、疾患メカニズムのパーソナライズド理解を促進し、精密医療の発展に貢献することを目的としている。

ABSTRACT

In recent years, functional genomics approaches combining genetic information with bulk RNA-sequencing data have identified the downstream expression effects of disease-associated genetic risk factors through so-called expression quantitative trait locus (eQTL) analysis. Single-cell RNA-sequencing creates enormous opportunities for mapping eQTLs across different cell types and in dynamic processes, many of which are obscured when using bulk methods. The enormous increase in throughput and reduction in cost per cell now allow this technology to be applied to large-scale population genetics studies. Therefore, we have founded the single-cell eQTLGen consortium (sc-eQTLGen), aimed at pinpointing disease-causing genetic variants and identifying the cellular contexts in which they affect gene expression. Ultimately, this information can enable development of personalized medicine. Here, we outline the goals, approach, potential utility and early proofs-of-concept of the sc-eQTLGen consortium. We also provide a set of study design considerations for future single-cell eQTL studies.

研究の動機と目的

• バッチRNA-seqが遺伝的変異の細胞タイプ特異的調節効果を同定するのには限界があることを克服すること。
• 多様なヒト細胞タイプおよび動的プロセスにおいて、単一細胞解像度で発現量関連性遺伝子座（eQTLs）をマップすること。
• 特定の細胞内環境で効果を示す疾患関連遺伝的変異を同定し、非コーディング領域のリスク変異の解釈を向上させること。
• 集団ゲノム研究における大規模なシングルセルeQTL研究のためのスケーラブルで協働的なフレームワークを確立すること。
• 遺伝的リスク要因とその機能的細胞内メカニズムを関連付けることで、個別化医療の発展を支援すること。

提案手法

• 大規模な集団コhortからの全ゲノムゲノタイピングデータとシングルセルRNA-Seqデータを統合すること。
• 個々の細胞における遺伝的変異（SNPs）が遺伝子発現レベルと顕著に関連しているかを検出する統計的手法を適用すること。
• 細胞タイプのアノテーションを用いてeQTL効果を細胞のアイデンティティごとに層別化し、細胞タイプ特異的eQTLの同定を可能にすること。
• 高スループットで費用対効果に優れたシングルセルシーケンシング技術を活用し、数千人の個体にまでスケールアップすること。
• 共同研究を可能にするための標準化されたパイプラインとデータ共有プロトコルを開発すること。
• 技術的ノイズやバッチ効果に対応するため、品質管理および正規化技術を適用すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ヒト組織において、どの遺伝的変異が細胞タイプ特異的に遺伝子発現を調節するか？
• RQ2 発達や免疫活性化などの静的状態と動的状態との間で、eQTL効果はどのように異なるか？
• RQ3 シングルセルeQTLマッピングは、GWASで同定された非コーディング領域の疾患関連変異の解釈を改善できるか？
• RQ4 多様な集団における大規模なシングルセルeQTL研究の最適な研究設計は何か？
• RQ5 シングルセルeQTLデータは、個々の疾患リスクや治療反応の予測をどのように向上させることができるか？

主な発見

• コンsortiumは、特にレアまたはヘテロジニアスな細胞集団において、バッチ法よりも高い解像度で調節的変異を同定できることが、プロトタイプとして実証された。
• バッチRNA-seqでは細胞タイプ間での信号の希釈により検出できない、細胞タイプ特異的eQTLが同定された。
• 免疫細胞の活性化などの動的プロセスは、バッチ解析では隠れていた状況依存のeQTL効果を明らかにした。
• 標準化されたデータ処理および分析パイプラインを備えた、スケーラブルで協働的なシングルセルeQTL研究のフレームワークが確立された。
• 予備的なデータから、非コーディングリスク変異を特定する際、特定の病態関連細胞タイプと関連付けることで、GWASからの優先順位付けが向上することが示された。
• このアプローチにより、正確な細胞内解像度を活かした、複雑な疾患形質の背後にある調節メカニズムの同定が可能になった。