Nat. Rev. Genet. | 研究细胞相互作用和通讯的计算及实验工具

近年来，研究细胞与细胞相互作用（CCIs） 的工具经历了显著的多样化。2024年1月，《Nature Reviews Genetics》发表综述，探讨细胞-细胞相互作用研究的最新进展，并重点介绍新一代工具的多样化。

* 由配体-受体相互作用（LRI）介导、专门用于传递信号的细胞相互作用也被称为细胞-细胞通讯（CCC），但为简单起见，本文作者将这一特定亚型简称为 CCIs。

细胞-细胞相互作用研究的方法学进展

新一代计算工具

各种核心工具（如CellPhoneDB和CellChat等），一般基于配体和受体的表达，通过核心评分函数（如表达平均值、表达产物、表达相关性、基于表达的Hill函数和差异组合）推断CCIs。用于推断CCIs的计算工具是从核心工具的“根”演变而来的。从这个“根”开始，方法变得更加专门化，以应对特定的问题（单细胞、空间组等）。

推断细胞-细胞相互作用的计算工具的系统发育树

获得全单细胞分辨率的见解：最近的方法可以以真正的单细胞分辨率处理这些数据，推断出成对的单个细胞之间的通讯，如SoptSC、NICCHES、Scriabin、SPRUCE、DeepCOLOR等。

细胞空间背景化：查每个细胞空间背景的新 CCIs工具将更清晰地解读复杂组织中具有生物意义的通讯，如Giotto、Squidpy、SVCA 、SpaOTsc、COMMOT、stMLnet、DeepLinc、Neighbour-seq、CSOmap等。

观察细胞内活动：基于转录组学的工具通常仅限于简单地推断蛋白质配体，系统生物学途径分析方法可以加深对细胞内过程的了解，以推断其他类别配体的丰度和活性，从而扩大CCIs工具的能力，如MEBOCOST、Domino、CellComm、exFINDER等。

考虑多种情况：在CCIs研究中还需要考虑细胞和LRIs所有组合的表型关联，如Connectome、CellChat、scDiffCom、 scTenifoldXct、sciTD、DIALOGUE、 MOFAcell、Tensor-cell2cell、 TraSig、 TimeTalk等。

更多其他提升：交互友好（InterCellar、Cellinker、 TALKIEN） ；LIANA建立了一个用于实施多种工具方法的平台，从而能够进行比较分析；Calligraphy使用通讯基因共表达网络来识别信号基因模块等。

新一代实验工具

新一代实验方法的出现提高了CCIs测量的通量。这些方法可以同时测量许多LRIs和细胞对，许多方法还将实验测量的相互作用与下游测序结合起来。

研究细胞-细胞相互作用的新一代实验方法

基于测序的方法

基于邻近标记的方法

基于合成回路的方法

加强细胞-细胞相互作用研究方法的挑战与机遇

以单细胞分辨率进行跨条件的细胞-细胞相互作用（CCI）比较存在挑战：样本细胞数量的差异可能与某些算法不兼容，这意味着可能需要包括数据插补，尤其是在单细胞分辨率下，例如DURIAN、 CellChat (V2)、CellPhoneDB (V5)和LIANA+等算法通过不同策略改善此挑战。

构建LRIs数据库是研究CCIs的关键：这一步骤涉及一些基本方面，如关注高可信度LRIs，包括蛋白质亚基、激活剂、抑制剂和/或竞争对手，以考虑LRIs的信号活性，并结合基因调控网络来捕获细胞内过程。

生成真实数据多年来一直是一个重大挑战：为了解决这个问题，正在开发真实交互的精选数据库，以帮助基准测试和调整计算工具。此外，努力生成金标准数据集对于通过适当的指标(如准确性、精密度、召回率、f分数和均方根误差)评估工具性能至关重要。建立此类参考数据的尝试通常涉及从文献中手动整理CCIs，包括不同的细胞类型和分子介质，如CITEdb和Cellinker所示。

包括配体和受体的亚细胞定位可完善对相互作用细胞的预测：例如考虑到膜蛋白相互作用的生物物理特征(如定位、强度和细胞骨架耦合)的新算法可以用于研究免疫突触和胚胎发育的动力学。

大多数实验方法仅限于原位和体外部署，在体内开展的工作很少：预计将出现更多的技术来报告更多经过验证的CCIs，并将其与下游测序和计算分析相结合。例如ullipstic可以与scRNA-seq结合来解开复杂的CCIs；为了帮助扩大实验获得的CCIs和LRIs网络，实验方法可以与多重蛋白质成像方法(如CODEX)相结合，这是一种使用抗体与DNA条形码结合的方法，可以在空间上可视化组织内的多种蛋白质标记物。此外，新兴的标记分泌信号的方法[和远程通信机制对于使这些高通量实验方法在跟踪CCIs时更加全面至关重要。

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参考文献

Armingol, E., Baghdassarian, H.M. & Lewis, N.E. The diversification of methods for studying cell–cell interactions and communication. Nat Rev Genet (2024). https://doi.org/10.1038/s41576-023-00685-8