单细胞数据挖掘算法方面取得新进展

图 SEVtras高效识别单细胞转录组数据中的胞外小囊泡

　　在国家自然科学基金项目（批准号：32025009、32130020等）资助下，中国科学院北京生命科学研究院赵方庆团队在单细胞数据挖掘算法方面取得新进展，研究成果以“SEVtras识别单细胞转录组中液滴分辨率的胞外小囊泡（SEVtras delineates small extracellular vesicles at droplet resolution from single-cell transcriptomes）”为题，于2023年12月4日在《自然•方法》（Nature Methods）杂志发表。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-02117-1。

　　胞外小囊泡是由细胞分泌的微小囊泡，携带蛋白质、脂质和RNA等多种内容物，广泛存在于组织微环境中，充当细胞间信息交流的“信使”角色。胞外小囊泡在癌细胞转移和免疫细胞抗原呈递等生理病理过程中均发挥着重要作用。然而，受到来源细胞复杂和组织生理状态变化等因素影响，目前仍缺乏有效研究手段来解析胞外小囊泡的异质性并探究其分泌状态与功能。

　　为解决这一问题，研究人员建立了胞外小囊泡异质性追踪算法SEVtras（sEV-containing droplet identification in scRNA-seq data），实现在单细胞数据中高效识别胞外小囊泡并准确测量其分泌活性。将SEVtras应用于15种正常组织和4种肿瘤组织来源的近百个单细胞转录组数据集中，研究团队发现淋巴细胞的胞外小囊泡分泌活性与早期胰腺癌血管侵袭有显著关联性，具备在肿瘤早期作为临床检测标志物的潜力。

　　该研究为解析海量单细胞转录组学数据提供了独特的“胞外视角”，有助于深入理解组织生理病理活动的内在规律，为临床诊断早期恶性肿瘤的血管侵袭提供了新的研究方向和策略。