细胞数快速计

近日，华大智造研发团队在Nature子刊Nature Machine Intelligence（IF=25.898）上在线发表了题为Contrastive learning enables rapid mapping to multimodal single-cell atlas of multimillion scale的研究成果。研究人员开发了一种基于对比学习的多模态单细胞算法工具——Concerto (协奏曲)。“协奏曲”的命名， 既包含了“对比学习建模细胞表征”的英文首字母，又暗含了组织器官中不同类型、不同状态的细胞协同发挥作用之意。该算法通过自监督训练的方式，可快速对千万级无标注的单细胞多组学数据进行建模，得到的细胞表征（cell embedding）可以用于自动注释、多模态整合、聚类、跨批次整合、参考映射注释等下游应用。Concerto在各项任务中都展现了优异的性能，进一步丰富了单细胞大数据领域的算法工具。研究背景单细胞多组学工具在解析细胞多样性的研究中发挥着至关重要的作用，可绘制单细胞水平的多组学图谱，进而从多模态角度揭示细胞功能或状态的异质性。百万甚至千万级别的单细胞多组学大数据需要通过智能高效的计算工具助力科学发现，定义细胞类型和状态。同时，已发表的大量未经人工注释或者注释颗粒度不够精细的数据集本身也是宝贵的资源，若加以有效利用，可以帮助快速解读新产生的数据集。目前主流的单细胞数据分析工具大多依赖于统计学特征选择（如高可变基因）和线性降维方法（如主成分分析PCA[1]）来提取关键信息，但该预处理方法可能会造成信息量丢失。此外，单细胞数据集不可避免地存在不同程度的批次效应，在数据整合的过程中需要在保留每个样本包含的细微生物学状态差异前提下完成批次效应的适度去除。随着单细胞大数据时代的到来，亟需可快速构建千万级别单细胞多模态图谱并可实现映射注释的算法。华大智造自主开发的Concerto算法，采用人工智能领域新兴的对比自监督学习框架并进行优化适配，以应用在海量单细胞组学数据的建模中。何谓对比学习？简而言之，就是构造一个直观简洁的学习任务，让机器去对比和区分哪些样本与哪些样本相似，哪些样本与哪些样本不相似，从而学习到每个样本蕴含的高阶特征。这就好比是试图理解世界的婴儿，即使还未建立起认知世界的知识框架，也可能会意识到，相比于“史努比”，“加菲猫”和“黑猫警长”长得更像。婴儿通过比较不同物体之间的异同，或许可以学习到这些物体最重要的特征。对比学习示意图相比于传统的监督学习，在自监督学习中，机器学习的标签来自于样本自身。在真实世界中，有标签或者说有高质量标签的数据集是稀缺的，通过对比学习这样的自监督训练框架，可以很好地利用大量真实世界未注释的数据集。在机器视觉领域，Google和Meta近年来相继提出多种对比自监督学习算法，包括SimCLR[2]、 MoCo[3]等。在ImageNet分类基准测试中，最新的自监督算法甚至能优于有监督的基线方法。正如图灵奖得主Yann LeCun所预测，自监督学习是AI的未来，它就像人一样自觉观察数据，可能使AI产生类人的推理能力。在生物学领域，通过新兴的单细胞、时空组学工具获得的全新数据集，大大拓展了人类对于复杂生物系统的认知，这些数据还有大量未被人类标记或仅仅是依赖于已有知识进行注释。借鉴机器学习领域中不依赖标签数据的智能建模思想，以无偏的方式去利用好这些全新的单细胞数据，可以帮助科学家发现新的细胞类型、细胞状态，进而重新定义细胞类型。华大智造团队通过构造对比学习任务，让每个细胞自己跟自己“学习”，类似的细胞离得更近，不类似的细胞离得更远，从而实现对千万级别单细胞数据的快速建模。基于华大智造自主研发的便携、易用、经济友好的DNBelab C4单细胞建库平台，结合GPU的使用，利用Concerto构建千万级别的单细胞参考集仅需1.5h，快速注释5万个细胞仅需8s。同时，该模型可以整合不同模态、不同批次、不同测序平台和不同单细胞建库的方法。值得一提的是，Concerto的对比学习架构可以有效支持将一个细胞的所有基因作为输入建模，避免了直接降维过程中的信息丢失，同时该优势对于跨数据集的迁移注释至关重要，可以更好地扩展跨数据集间可利用的交集基因信息。华大智造DNBelab C4 Concerto模型架构具体而言，研究团队对每个细胞通过非对称的“双塔”蒸馏模型框架，并借鉴自然语言处理技术中的隐空间Dropout策略[4]，得到一个细胞的两个不同表征（cell embedding）并使其互为正样本，而与其他细胞则互为负样本。通过对比学习在超球面空间[5]上将正样本拉近，负样本推开，从而学习到高质量的细胞表征（图1a）。经过Concerto训练好的细胞表征，可以在zero-shot或者few-shot的场景下应用于多种下游分析任务（图1c）。图1 Concerto模型的结构示意图Concerto整合单细胞多模态数据在RNA和蛋白同时测序的人类外周血单核细胞数据集中（PBMC160K），作者利用Concerto进行多模态数据整合，作者发现：细胞的不同模态信息反应了之前科学家定义的不同细胞分类的颗粒度和类型。例如：CD4 T细胞和CD8 T细胞在只用RNA模态的情况下，不能很好地区分，需要加上蛋白的信息；而如果只用蛋白的模态，单核细胞monocytes和树突状DC细胞不能很好地分开，需要加上RNA的信息（图2）。Concerto在整合了RNA和蛋白质两个模态后，学到了更好的细胞表征：细胞大类和存在细微生物差异的细胞亚群都被很好地区分，而且也很好地捕捉到了细胞发育的轨迹。如CD8 T细胞谱系，可以看到CD8 naïve — CD8 TCM — CD8 TEM的轨迹，并且可以通过高维超球面空间到二维的映射看出，杀伤性的T细胞和NK细胞的距离更近，说明Concerto学习到的映射空间可以将功能接近的细胞互相靠近。图2 Concerto在RNA、蛋白、RNA+蛋白三种设置下学到的细胞表征在迁移注释任务的表现在公开的胰岛细胞数据集上（HP）迁移注释任务中，与目前主流单细胞迁移注释算法比较，Concerto准确率最高（图3），超过了纽约基因组中心Rahul Satija团队开发的Seurat V4[6]、德国亥姆霍兹慕尼黑中心Fabian Theis团队开发的scArches[7]以及Broad研究所Soumya Raychaudhuri团队开发的Symphony[8]。人类胰岛数据集（HP）包括5种单细胞测序方法得到的数据，Concerto整合4种技术构建了一个参考空间，在这个过程中没有用到任何标签信息，只是“each cell learns from itself”。然后把待注释的数据投射到这个参考空间，每个待注释的细胞都可以“找到”在参考空间里和它最像的k个参考细胞，最后只需要综合这k个参考细胞的信息就可以为待注释细胞打上注释。另外，Concerto除了可以跨技术平台进行迁移注释，也可以跨物种进行迁移注释。图3右展示了Concerto利用HP数据构建参考空间，对鼠胰岛（MP）细胞进行注释的性能。图3 胰岛数据集上迁移注释性能比较，华大智造Concerto模型准确率超过现有方法就像序列比对工具BLAST 将生物序列数据比对到参考基因组的功能一样，将新产出的包含不同样本、研究、疾病状态的单细胞数据集，映射到复杂的、数百万细胞的参考图谱上，可以实现快速识别相关的细胞状态和表型，此种方法将成为单细胞数据分析的全新范式。本研究另一亮点在于，利用现有已注释数据构建大型的细胞图谱作为参考（Reference），新的数据作为查询（query），可以直接在Reference上“查找”最相近的“已知“细胞，这样我们就可以知道query细胞的性质了。构建百万级别免疫细胞参考图谱，对新冠数据进行快速注释在COVID-19研究中，研究人员将华大智造DNBelab C4产出的新冠病人外周血单核细胞（PBMC）数据与其他研究小组已发表的通过其他平台所采集的数据进行整合，构建了大型新冠病人外周血免疫细胞参考图谱，涵盖了健康人及轻型、重型COVID-19患者，并针对查询数据集进行快速注释，发现不同感染状态差异的免疫学信号。由于在参考数据中存在与查询数据类似的与疾病相关的细胞状态，所以Concerto可以快速将查询新冠数据集映射到参考图谱上。Schulte-Schrepping等人[9]的研究主要针对髓系细胞，如单核细胞monocytes和中性粒细胞neutrophils在不同感染状态下的差异。通过参考映射的快速注释，复现了该数据集的淋系细胞与其他新冠研究里的一致信号，如Concerto注释了稀有细胞亚群proliferative-exhausted CD8 T，与Su[10]等人的研究一致。此前，深圳华大生命科学研究院刘龙奇团队联合中国疾控中心等机构科学家利用华大智造C4单细胞平台进行了大规模的新冠研究[11]，注释出了activated CD4 T细胞，并发现这种细胞的丰度会在患者体内上调。此次，利用Concerto构建的新冠参考数据集包含了这种细胞类型，也成功在Schulte-Schrepping的数据集中注释出activated CD4 T细胞，同时发现Schulte-Schrepping数据集中新冠患者的activated CD4 T细胞差异高表达CD2AP基因，也与此前华大研究院等人的发现一致。通过此项研究也证明，华大智造C4平台产出的数据可以和其他平台适配。将来科研人员可以利用Concerto构建整合不同单细胞数据产出平台的大型参考数据集，用以对新产出的数据进行快速注释。图4 将健康人与COVID-19患者整合的参考数据集对查询数据集进行迁移注释华大智造高级副总裁倪鸣博士表示：“单细胞组学的研究已进入高通量、大数据、多模态的研究阶段，此次基于对比学习的最新人工智能方法Concerto 用于单细胞参考数据集映射注释成果的发布，丰富了华大智造此前自主研发DNBelab C4单细胞平台，实现了单细胞组学领域硬件与软件的深度结合，相信未来会在单细胞领域赋能更多用户。”单细胞多组学时代的来临，使得重新定义细胞成为可能。华大集团联合创始人、董事长汪建曾提出 “六定”：定性、定量、定位、定时、定向、定标。未来，华大智造将继续开发用于单细胞多组学研究的硬件、试剂、软件工具，支持科研人员提高研究效率、拓展探索的边界。

美国BD公司日前在京举办“流式中国30年流式技术应用高峰论坛”，中国工程院院士陈志南等多位来自国内外流式细胞技术和应用界的专家学者就当今国际最新流式细胞技术的应用与发展前景作了精彩演讲。解放军302医院传染病研究所所长王福生在接受记者采访时说：“细胞治疗是今后医学治疗的发展方向及希望。自从30年前第一台由BD公司生产的流式细胞仪进入中国以来，流式细胞技术推动了生命科学应用和研究领域的快速发展。” 　　流式细胞技术利用荧光标记在不同频率下通过单一或多种激光束时会发光的特性，对细胞进行有效分析。专用的软件将会把这些发光的信号转化为电子信号，从而进行解读并最终转换成可供实际应用的细胞数据。美国BD公司研发副总裁Ger van den Engh博士解释说，流式细胞技术还能从待测组织所含有的数以百万计的其他细胞中快速分离出罕见的干细胞，因此在干细胞研究和细胞治疗等领域有着非常大的应用价值，科学家能通过计算和识别单细胞的不同特性，更好地了解疾病的发展，改善疾病的诊疗及控制，从而更快地开发出新型疗法。流式细胞技术的不断创新和进步，为生命科学研究和疾病控制提供了强有力的支持。 　　据了解，中国目前已有包括中科院上海生命科学研究院在内的200多家实验室引进了流式细胞仪。流式细胞技术不仅成为学术研究的重要工具，而且在临床方面正在得到越来越广泛的应用。清华大学艾滋病研究中心教授张林琦告诉记者：“这一技术方法在控制和治疗艾滋病上有着非常重要的意义。”

记者从中国科学技术大学了解到，该校工程科学学院Zachary J. Smith教授团队与合作者一起，提出了一种基于线扫描拉曼成像系统和偶氮增强拉曼探针相结合的快速生物成像方法，实现了对细胞器动态过程的高分辨率、低功耗的影像。相关研究成果日前在线发表于学术期刊《美国化学学会杂志》。拉曼成像是一种无标记的单细胞分析技术，能够从分子水平获得细胞的结构和组成信息，广泛应用于生物医药研究领域。然而，拉曼散射截面十分微小，通常需要在高激光照度下历经数小时才能获得一帧细胞拉曼图像，无法捕捉到细胞器的时空演变信息。拉曼探针作为另一种拉曼信号增强方法，具有细胞可透过性、靶向性、低毒性等特点，但是常见的炔烃标记的拉曼探针还无法满足高分辨率的快速细胞动态成像。为此，研究人员设计了一种动态偶氮增强拉曼成像系统，能够实现对细胞器动态过程的高分辨低功耗快速拉曼成像。研究人员采用了一种新型的超灵敏共振拉曼探针，即偶氮增强拉曼散射探针，在极大提高拉曼信号的同时，能够抑制荧光背景，相对拉曼强度提高了3-4个数量级。结合自主设计的线扫描自发拉曼成像系统，实现对偶氮增强拉曼探针标记后的活细胞中多种细胞器的快速拉曼成像，并且能够获得全拉曼光谱信息。