合成所科研进展
在现有的技术中，流式细胞术和单细胞RNA测序（scRNA-seq）等实验方法能够直接测定肿瘤微环境中的细胞比例，但这些方法通常成本较高。为解决这一问题，研究人员开发了多种计算方法以基于低成本的批量RNA测序（bulk RNA-seq）数据来估算不同类型细胞的比例，例如EPIC、MuSiC、CIBERSORTx、Scaden、Kassandra等。然而，由于不同肿瘤类型中癌细胞的基因表达谱差异很大，使用单一模型精准预测多种肿瘤中各类细胞的丰度仍然是一个挑战。
针对这一难题，中国科学院深圳先进技术研究院李雪飞副研究员团队与香港浸会大学田亮副教授团队展开合作，开发了一种基于深度学习与公开单细胞数据集的解卷积算法。该算法能够较精确地估算19种实体肿瘤中16种细胞类型的丰度。相关研究成果于2024年11月8日以 “DeSide: A unified deep learning approach for cellular deconvolution of tumor microenvironment”为题在线发表于PNAS杂志。
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合成高质量的训练集
首先，该研究整合了来源于6种实体肿瘤类型的12个scRNA-seq数据集，为后续合成虚拟肿瘤bulk RNA-seq数据（训练集）提供了更为全面的参考数据。其次，该研究提出了一种新的采样方法segment sampling，从而使得所合成的虚拟肿瘤bulk RNA-seq数据中包含更多样的细胞比例组合。此外，在合成bulk RNA-seq数据时，该研究通过对基因的过滤（gene-level filtering）来保留与每种细胞类型高度相关的基因，以降低输入数据的维度；再对表达谱进行过滤（GEP-level filtering）以保留与真实肿瘤表达谱相似度较高的样本。这些创新点共同有效提升了所合成的虚拟肿瘤bulk RNA-seq数据的质量。
深度神经网络结构的创新点
在深度神经网络（deep neural network, DNN）结构中，DeSide创新性地采用了两个全连接网络：pathway网络和GEP网络，分别从生物信号通路（pathway）和基因表达谱（gene expression profile, GEP）中提取特征信息。其中，pathway网络通过引入粗颗粒度的特征，有效提升了输入数据的多样性。
此外，考虑到肿瘤细胞的基因表达谱在不同癌症类型之间差异较大，DeSide采用了sigmoid函数作为DNN输出层的激活函数，使输出总和处于[0,1]区间。这一设计先预测免疫细胞等非癌细胞类型的比例，再通过1减去所有非癌细胞的比例来估算肿瘤细胞的比例，从而有效减少了直接预测肿瘤细胞比例所带来的误差。值得指出的是，在利用深度神经网络预测细胞比例的研究方向上，DeSide是首个引入该策略的算法。
▲图1. （a）DeSide的深度神经网络（DNN）模型结构；（b）合成虚拟肿瘤的bulk RNA-seq基因表达谱（GEP）的流程。
与其它算法预测效果的比较
该研究系统对比了DeSide与现有算法在预测肿瘤微环境内细胞比例的准确性。结果表明，DeSide能较好地预测多种肿瘤类型内不同细胞类型的比例（图2 a,b）。同时，即便是与依赖参考数据的算法（Reference-based model）相比较，DeSide在特定肿瘤类型上的表现依然出色（图2c）。值得指出的是，DeSide能较准确地预测训练集中未包含的癌症类型，显示了较好的泛化能力。
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▲图2. 对比DeSide与其它算法预测bulk RNA-seq数据中肿瘤细胞比例的能力。CCC为预测的肿瘤细胞比例与基于基因拷贝数所估算的肿瘤纯度之间的一致相关性系数（concordance correlation coefficient, CCC）。数据来源于癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）数据库。
DeSide在临床预后分析中的应用价值
该项研究通过患者生存分析（Survival analysis）探索了DeSide在临床应用中的潜在价值。研究结果表明，基于DeSide预测的细胞比例能够有效的将患者按照病情进展情况进行评估分型，即某些细胞类型或其组合的丰度与患者的生存显著相关（图3）。未来，DeSide有望进一步帮助探究不同细胞之间关键的相互作用，从而为寻找潜在的临床治疗靶点提供新的可能。
▲图3. 基于DeSide预测公开数据集内不同肿瘤的不同细胞类型的比例，从而对患者进行分型与生存分析。
该研究所开发的DeSide算法基于公开的单细胞数据集与深度学习方法，能够较为准确、高效地估算19种实体肿瘤bulk RNA-seq测序样本中16种细胞类型的比例。这为深入理解肿瘤发生与发展机制、评估患者预后和制定精准治疗策略提供了有力的方法与数据支持。
