[論文レビュー] The Human Cell Atlas White Paper

Aviv Regev, Sarah A. Teichmann+79 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2018

Cell Image Analysis Techniques被引用数 41

ひとこと要約

ヒューマンセルアトラス（HCA）ホワイトペーパーは、単一細胞マルチオミクスおよび空間技術を用いて、すべてのヒト細胞タイプの包括的レファレンスマップを構築する国際的・共同的なイニシアチブを提唱する。標準化されたデータワークフロー、ガバナンス、中央集権的なデータコーディネーションプラットフォームを備えた段階的アプローチにより、スケーラブルで再現可能かつ世界中で利用可能なセルアトラスデータを実現し、精密医療および生物学的発見の前進を図る。

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.

研究の動機と目的

• すべてのヒト細胞タイプを組織や臓器にわたって包括的かつオープンに、世界中でアクセス可能なレファレンスマップとして確立すること。
• ゲノム解析や画像技術の進展にもかかわらず、ヒト細胞の体系的で分子レベルの特徴付けが不足しているという問題に応えること。
• 発達、健康、疾患に関連する細胞タイプ、細胞状態、および細胞状態の遷移を同定するための発見を可能にすること。
• 多様な研究チームや技術間で、実験的、計算的、データ管理的手法を標準化すること。
• スケーラブルでコミュニティ主導のデータインfra構造を活用し、再生医療、ドラッグ開発、疾患診断への応用を支援すること。

提案手法

• HCAの段階的構築を提唱し、主要な組織やシステムにおけるフェーズIのフロントランナー研究プロジェクトを出発点とする。
• 高分解能の細胞マッピングを実現するため、単一細胞分子プロファイリング（例：scRNA-seq、scATAC-seq、マルチオミクス）と空間技術（例：in situハイブリダイゼーション、イメージング、空間コードイング）を統合する。
• 三段階のデータ品質管理パイプラインを確立する：品質保証（フォーマット、メタデータ、整合性）、品質管理（マッピング品質や汚染度などの実験的指標）、検査（異常を発見するための手動レビュー）。
• クラウドベースのデータストレージ、バージョニング、メタデータオントロジー、APIを備えた中央集権的なデータコーディネーションプラットフォーム（DCP）を導入し、データのインジェスト、アクセス、分析を支援する。
• データインジェスト、管理、分析のためのガバナンス構造を整備し、標準化されたパイプラインと再現可能な計算ワークフローを実装する。
• 生物学的ネットワーク（例：免疫細胞アトラス、皮膚細胞アトラス）と国際的協力を通じたモジュラーかつコミュニティ主導のモデルを採用し、広範な参加とスケーラビリティを確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分子的および空間的データを用いて、組織や臓器にわたるすべてのヒト細胞タイプを体系的に定義・分類するにはどうすればよいか？
• RQ2 多様な技術や機関間でデータ品質と相互運用性を保証するための、標準化され、スケーラブルで再現可能な手法は何か？
• RQ3 大規模なヒト細胞マッピングを支援する、世界中でアクセス可能でオープンかつ倫理的に管理されたデータインfraストラクチャをどのように構築できるか？
• RQ4 スケール上で単一細胞および空間的マルチオミクスデータを統合するための計算および分析フレームワークにはどのようなものが必要か？
• RQ5 得られるアトラスが、発達、疾患、再生医療の理解において画期的な前進をもたらすにはどうすればよいか？

主な発見

• HCAは、健康なヒト被験者から主要な組織やシステムの細胞を3000万～1億個プロファイリングし、基盤的レファレンスマップを形成することを目的としている。
• このイニシアチブは、最新の単一細胞および空間技術を活用し、高分解能で遺伝子発現、クロマチン可動性、タンパク質局在を捉える。
• 三段階のデータ品質管理パイプラインにより、データの整合性が保証され、フォーマット、メタデータ、実験的品質の自動チェックに加え、必要に応じて人為的検査が実施される。
• データコーディネーションプラットフォーム（DCP）により、世界中で利用可能なクラウドベースのデータストレージ、バージョニング、標準APIによるアクセスが可能となり、再現性とスケーラビリティが確保される。
• インジェスト、データ管理、分析のためのガバナンス構造が整備され、承認済みのパイプラインと公式の分析ワークフローにより、一貫性と再現性が確保される。
• HCAは動的な文書であり、進化を続けるリソースである。技術的進歩、コミュニティからのフィードバック、構築過程での教訓を反映して進化し続ける。