计算工具将复杂数据转换为二维图像

纽约，纽约(2013年5月19日)——为了进一步了解组织间和组织内细胞的可变性，生物医学科学家们设计出了能够同时测量单个细胞数十种特征的工具。然而，这些技术带来了新的挑战，科学家们现在正努力弄清楚这些数据的意义。现在，解决方案可能近在眼前。哥伦比亚大学和斯坦福大学的研究人员开发了一种计算方法，使科学家能够可视化和解释由单细胞测量技术产生的“高维”数据质量细胞计量．今天发表在《自然生物技术》网络版上的这种方法与癌症研究和治疗特别相关。

研究人员现在了解，个人内的癌症可以含有不同分子特征的细胞群。细胞组可能与彼此不同，包括如何应对治疗。研究单细胞的能力，以及鉴定和表征个体内癌细胞的群体，可能导致更精确的诊断和治疗方法。

“我们的方法不仅允许科学家探讨癌细胞的异质性并表征耐药性癌细胞，但也允许医生跟踪肿瘤进展，鉴定耐药性癌细胞，并检测增加的癌细胞增加数量的癌细胞增加复发风险，“联合高级作者说Dana Pe怎样，博士，哥伦比亚生物科学与系统生物学副教授。另一个共同高级作者是加里·p·诺兰，斯坦福大学微生物学与免疫学博士学位。

该方法称为Visne（视觉交互式随机邻居嵌入），基于复杂的算法，该算法转换高维数据（例如，包括从单个小区的许多不同的同时测量的数据集）与二维类似的视觉表示“散点图“ - 具有x和y轴的简单图表，许多人在高中数学和生物学中首次遇到。“基本上，Visne提供了一种方法来以两个维度可视化非常高维数据，同时保持最重要的组织和数据结构，”PE'er博士说。“颜色用作第三维度，以使用户能够相互作用地可视化细胞的各种特征。”

viSNE软件可以分析数十种分子标记的测量值。在得到的二维映射中，点之间的距离表示单个单元之间的相似程度。这些图谱可以清楚地显示具有不同行为(如耐药性)的细胞群，即使它们只占总数的很小一部分。这将有助于在实验室中设计物理隔离和研究这些细胞亚群的方法。

尽管该方法背后的算法很复杂，但佩尔博士希望所有的研究人员，无论他们的数学专业水平如何，都能使用viSNE。

为了证明该软件的实用性，佩尔博士和她的同事们使用了大量的细胞计数技术和viSNE来研究急性髓系白血病患者的骨髓细胞。目前，临床医生最多可以结合4到8个标记来评估细胞。由于大量细胞计数法和viSNE可以结合更多的标记物，viSNE能够识别细胞之间更细微的差异。通过这种算法，佩尔博士和她的同事们揭示了他们所研究的骨髓细胞中此前未被发现的异质性。

研究人员还显示Visne可以检测最小的残留疾病（MRD） - 化疗后持续存在的癌细胞极小癌细胞，并提高复发风险。“在盲目的测试中，我们能够发现几万个健康细胞中的20个癌细胞，”Pe'er博士说。即使由最有经验的病理学家，这种少量细胞极难检测。

“检测MRD的能力对治疗癌症至关重要，”佩尔博士补充说。“即使消除99.9%的肿瘤也不能治愈。你必须能够找到，然后消除那些能够在治疗中存活并导致疾病复发的微小细胞群。”

纸张标题为“Vise”，可以可视化高维单细胞数据并揭示白血病的表型异质性。“另一位作者是：埃尔广告David Amir（哥伦比亚），Kara L. Davis（斯坦福大学），Michelle D. Tadmor（哥伦比亚），Erin F. Simonds（斯坦福），雅各布H.Levine（哥伦比亚），肖恩C.Bendall（Stanford），Daniel K. Shenfeld（哥伦比亚）和Smita Krishnaswamy（哥伦比亚）。

这项研究得到了美国国家科学基金会(MCB-1149728)、国家卫生研究院路线图计划、国家卫生研究院主任新创新者奖计划(1-DP2-OD002414-01)和国家生物医学计算中心(1U54CA121852-01A1)。

作者宣布没有财务或其他利益冲突。

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