Новый вычислительный метод раскрывает поведение иммунных клеток

Новый вычислительный метод CoNGA, опубликованный в Nature Biotechnology, помогает выявить скрытые биологические закономерности, связывающие последовательности генов T-клеточного рецептора (TCR) с функцией T-лимфоцитов.

Многофункциональные T-клетки

T-клетки — часть адаптивного иммунитета. Их активность и роль регулируются специализированным белком на поверхности — T-клеточным рецептором (TCR). Каждая новая T-клетка имеет уникальный TCR, собранный из вариантов генов. Разные типы T-клеток (киллеры, хелперы, супрессоры) выполняют различные функции, и TCR играет роль в определении их судьбы.

Однако остаётся загадкой, как именно последовательность TCR определяет поведение клетки и её молекулярную мишень. Сопоставление последовательности TCR с транскрипционным профилем клетки (какие гены включены) даёт ключ к пониманию её роли.

Алгоритм CoNGA: анализ сложных данных

Технологии секвенирования единичных клеток создают огромные и сложные наборы данных о миллионах клеток, которые невозможно проанализировать вручную. Метод CoNGA (clonotype neighbor graph analysis) был разработан для решения этой проблемы.

Как работает CoNGA:

  • Создаёт два графа: один группирует T-клетки со схожими транскрипционными профилями, другой — клетки со схожими последовательностями TCR.
  • Алгоритмы находят корреляции между этими графами, выявляя "соседства" TCR с общими биохимическими чертами и генами, которые включены в этих клетках.
  • Эти закономерности дают подсказки о том, как TCR определяет поведение T-клетки.

Новые закономерности и возможности

Применив CoNGA к общедоступным наборам данных (в основном от компании 10X Genomics), команда обнаружила:

  • Корреляции между последовательностями TCR и ключевыми включёнными генами.
  • Новые, неожиданные сигнатуры в T-клетках, связанные с их активностью и сигнализацией.
  • Одна из сигнатур может указывать на ранее неизвестный тип T-клеток, другая — на то, как характеристики TCR могут формировать развитие клетки.

Будущее метода

Первоначальная цель — доказать, что CoNGA находит значимые закономерности — достигнута. Дальнейшие шаги:

  1. Подтвердить, является ли необычная популяция T-клеток, выявленная CoNGA, действительно новой.
  2. Применить CoNGA к ещё большим наборам данных для повышения достоверности.
  3. Адаптировать метод для анализа B-клеток, которые также имеют специализированный рецептор (BCR).
  4. Расширить применение CoNGA для анализа других типов данных в рамках single-cell (молекулы на поверхности клеток, мишени TCR).

Алгоритмы CoNGA будут находиться в свободном доступе для использования и модификации научным сообществом. Метод может стать полезным инструментом для иммунологов, в том числе для улучшения понимания факторов успеха иммунотерапий рака.