細胞分解能を保ち遺伝子活動マップ比較を容易化する新アルゴリズム

金沢大学とローマ・サピエンツァ大学らの共同チームは、空間トランスクリプトミクスデータの比較を革新する新アルゴリズムDomain Elastic Transformを開発し、2026年にIEEE学術誌で発表した。従来の手法はデータを規則的なグリッドに変換する過程で細胞レベルの詳細が失われやすく、試料の形状歪みによる位置合わせが困難だった。DETは各細胞の座標情報と遺伝子発現データを同時に利用し、教師なしでデジタルマップを滑らかに変形させることで解剖学的対応領域を高精度に一致させる。研究を率いる廣瀬修氏は位置と機能情報を統合し、解像度を維持した比較を可能にしたと指摘する。 評価ではMERFISH法取得のマウス脳データ90件の回転・変形テストを実施し、領域一致性、近接細胞保持、遺伝子活性パターン吻合度で従来手法を上回った。発育段階の異なるマウス胚データへの適用も実証され、参照ラベルなしで複雑な生体構造への適合性を確認した。スケーラビリティ試験では1枚あたり100万点のデータを用い、メモリ使用量は平均1GB未満に収まり、計算量は主要なランドマーク点数に依存する設計により実用効率を確保した。 DETは単なるアライメントツールではなく、位置と測定値を併せ持つ科学データ全般への適用を想定。生体組織の比較から三次元解剖構造マッピングまで細部解像度を損なわない滑らかな変形処理を可能にし、発生生物学や疾患研究における高精度データ統合の基盤技術へと発展することが期待される。