벌크 전사체 기반 암세포 이질성 분해 알고리즘 CDState

종양 내 전사체 이질성은 치료 반응을 복잡하게 만들지만, 단일세포 RNA-seq는 비용과 기술적 제약으로 대규모 코호트 적용이 어렵다. 기존의 벌크 디콘볼루션 방법론들은 정확한 레퍼런스가 필요하거나 악성 세포 내 이질성을 포착하는 데 한계가 있었다.

무엇을 했나

• 합-투-원(sum-to-one) 제약과 코사인 유사도 최적화를 결합한 비음수 행렬 factorization(NMF) 기반의 비지도 디콘볼루션 알고리즘 CDState를 개발했다.
• 5개 암종의 pseudobulk scRNA-seq 데이터셋을 이용해 기존 비지도 방법론들과 성능을 비교 평가했다.
• TCGA의 33개 암종 벌크 RNA-seq 데이터에 적용하여 EMT, MYC 타겟, 산화적 인산화 등의 주요 유전자 프로그램을 확인했다.
• 추정된 악성 세포 상태 비율과 환자의 생존율, 치료 반응 간의 연관성을 분석하고 관련 유전자 변이를 탐색했다.

왜 눈여겨볼 만한가

대규모 암 코호트 데이터에서 단일세포 수준의 이질성 분석을 우회적으로 시도할 수 있는 실용적인 방법론이다. 레퍼런스가 부족한 암종에서도 비지도 방식으로 악성 세포 상태를 유추할 수 있어 TCGA 같은 대규모 아틀라스 분석에 유용하다. 다만 벌크 데이터 기반인 만큼 실제 단일세포 해상도의 미세한 구조를 완벽히 대체하기는 어려우므로, 대규모 코호트의 탐색적 분석 단계에서 활용하는 편이 적절해 보인다.

원문

• Cancer research · DOI 10.1158/0008-5472.CAN-25-4102