[논문 리뷰] The Human Cell Atlas White Paper

Aviv Regev, Sarah A. Teichmann외 79명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 11.

Cell Image Analysis Techniques인용 수 41

한 줄 요약

인간 세포 아틀라스(Human Cell Atlas, HCA) 화이트페이퍼는 단일세포 다중오미크스 및 공간 기술을 활용하여 모든 인간 세포 유형의 포괄적인 기준 지도를 구축하기 위한 국제적 협력적 기구를 제안한다. 표준화된 데이터 워크플로우, 거버넌스 및 중앙집중식 데이터 조율 플랫폼을 통해 확장 가능하고 재현 가능하며 전 세계적으로 접근 가능한 세포 아틀라스 데이터를 제공함으로써 정밀의료 및 생명과학 발견을 촉진한다.

ABSTRACT

The Human Cell Atlas (HCA) will be made up of comprehensive reference maps of all human cells - the fundamental units of life - as a basis for understanding fundamental human biological processes and diagnosing, monitoring, and treating disease. It will help scientists understand how genetic variants impact disease risk, define drug toxicities, discover better therapies, and advance regenerative medicine. A resource of such ambition and scale should be built in stages, increasing in size, breadth, and resolution as technologies develop and understanding deepens. We will therefore pursue Phase 1 as a suite of flagship projects in key tissues, systems, and organs. We will bring together experts in biology, medicine, genomics, technology development and computation (including data analysis, software engineering, and visualization). We will also need standardized experimental and computational methods that will allow us to compare diverse cell and tissue types - and samples across human communities - in consistent ways, ensuring that the resulting resource is truly global. This document, the first version of the HCA White Paper, was written by experts in the field with feedback and suggestions from the HCA community, gathered during recent international meetings. The White Paper, released at the close of this yearlong planning process, will be a living document that evolves as the HCA community provides additional feedback, as technological and computational advances are made, and as lessons are learned during the construction of the atlas.

연구 동기 및 목표

• 모든 인간 세포 유형을 조직 및 장기 수준에서 포괄적이고 개방적이며 전 세계적으로 접근 가능한 기준 지도를 구축하기 위해.
• 유전체학 및 영상 기술의 발전에도 불구하고 인간 세포의 체계적이고 분자 수준의 특성화가 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 발달, 건강 및 질병과 관련된 세포 유형, 상태 및 전환을 밝혀내기 위해.
• 다양한 연구 팀과 기술 간에 실험, 계산 및 데이터 관리 관행을 표준화하기 위해.
• 확장 가능하고 공동체 기반의 데이터 인프라를 통해 재생의료, 신약 개발 및 질병 진단 분야의 응용을 지원하기 위해.

제안 방법

• 주요 조직과 시스템에서의 Phase I 주요 프로젝트를 시작으로 HCA의 단계적 구축을 제안한다.
• 고해상도 세포 맵핑을 위해 단일세포 분자 프로파일링(예: scRNA-seq, scATAC-seq, 다중오미크스)과 공간 기술(예: in situ 하이브리디제이션, 영상 촬영, 공간 코드 기반 기술)을 통합한다.
• 세 단계로 구성된 데이터 품질 파이프라인을 구축: 품질 보증(형식, 메타데이터, 무결성), 품질 관리(배치 품질 및 오염도와 같은 실험적 지표), 점검(이상 징후에 대한 수동 검토).
• 클라우드 기반 데이터 스토리지, 버전 관리, 메타데이터 온톨로지 및 API를 갖춘 중앙집중식 데이터 조율 플랫폼(Data Coordination Platform, DCP)을 구현하여 데이터 수집, 접근 및 분석을 지원한다.
• 데이터 수집, 관리 및 분석를 위한 거버넌스 체계를 도입하며, 표준화된 파이프라인과 재현 가능한 계산 워크플로우를 통해 일관성과 재현 가능성을 확보한다.
• 생물학적 네트워크(예: 면역세포 아틀라스, 피부세포 아틀라스)와 국제 협력을 통해 다수의 참여와 확장 가능성을 보장하는 모듈식이고 공동체 기반의 모델을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 분자적 및 공간적 데이터를 활용하여 조직 및 장기 전반에서 모든 인간 세포 유형을 체계적으로 정의하고 분류할 수 있는가?
• RQ2 다양한 기술과 기관 간에 데이터 품질과 상호운용성을 보장하기 위해 필요한 표준화되고 확장 가능하며 재현 가능한 방법은 무엇인가?
• RQ3 대규모 인간 세포 맵핑을 지원하기 위해 글로벌 접근성, 개방성, 윤리적 거버넌스를 확보한 데이터 인프라는 어떻게 구축할 수 있는가?
• RQ4 단일세포 및 공간 다중오미크스 데이터를 대규모로 통합하기 위해 필요한 계산 및 분석 프레임워크는 무엇인가?
• RQ5 결과로 도출된 아틀라스가 발달, 질병 및 재생의료 이해에 있어 전환적 진전을 이끌어내는 데 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• HCA는 건강한 인간 참가자로부터 주요 조직과 시스템에서 3,000만~1,000만 개의 세포를 프로파일링하여 기초 기준 지도를 형성할 예정이다.
• 이 기구는 최신 단일세포 및 공간 기술을 활용하여 고해상도로 유전자 발현, 염색체 접근성 및 단백질 국소화를 캡처할 것이다.
• 세 단계로 구성된 데이터 품질 파이프라인은 데이터의 무결성을 보장하며, 형식, 메타데이터 및 실험 품질에 대한 자동 검사를 수행하고 필요에 따라 수동 점검을 실시한다.
• 데이터 조율 플랫폼(Data Coordination Platform, DCP)은 표준화된 API를 통해 글로벌 클라우드 기반의 데이터 스토리지, 버전 관리 및 액세스를 지원하여 재현 가능성과 확장 가능성을 보장한다.
• 데이터 수집, 데이터 관리 및 분석를 위한 거버넌스 체계가 구축되며, 승인된 파이프라인과 공식적인 분석 워크플로우를 통해 일관성과 재현 가능성을 확보한다.
• HCA는 살아있는 문서이자 진화하는 자원이 될 것이며, 기술 발전, 공동체 피드백 및 구축 과정에서의 교훈을 반영하여 계속해서 발전할 것이다.