AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (machine learning) · 2026-10-05
CellART: 高解像度空間トランスクリプトミクスから単一細胞情報を抽出する統合フレームワーク
原題: CellART: a unified framework for extracting single-cell information from high-resolution spatial transcriptomics
高解像度の空間トランスクリプトミクスでは、既存のプラットフォームはスポットあたりの転写物数が少ないか、測定できる遺伝子数が限られていた。CellARTは染色画像、空間トランスクリプトミクスデータ、単一細胞RNAシーケンスの参照データを用い、深層学習と確率モデルの統合によって細胞の分割と細胞種の注釈を同時に行う。著者らはこの手法が効率的で汎用性が高く頑健であり、出力は広く使われているコミュニティツールと互換性があると報告している。