東京科学大学（Science Tokyo）総合研究院 難治疾患研究所 計算システム生物学分野の水越周良大学院生、島村徹平教授、ならびに国立がん研究センター研究所計算生命科学ユニットの小嶋泰弘独立ユニット長（東京科学大学 総合研究院 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 連携研究員）らの研究グループは、予後に影響する細胞を一細胞解像度で推定する新しい情報解析手法「scSurv」を開発しました。

近年、単一細胞解析の進展により、がん組織内に存在する多様な細胞状態（不均一性）を詳細に捉えることが可能になってきました。一方で、こうした不均一性が患者の予後にどのように関与しているのかを、単一細胞レベルで直接評価することは容易ではなく、単一細胞データと臨床生存データを結び付ける解析基盤の整備が求められていました。

そこで本研究グループは、単一細胞RNAシーケンスデータの深層生成モデルと、生存解析で広く用いられているCox比例ハザードモデルを統合することで、各細胞が臨床転帰（生存）に与える寄与を定量化できる新しい手法「scSurv」を開発しました。scSurvにより、予後に有利または不利に関与する細胞群の同定に加え、それらの寄与度と関連する遺伝子の抽出も可能になります。

本手法は、シミュレーションデータおよび実データを用いて検証され、メラノーマの解析においては、既知の予後関連マクロファージを同定できることが示されました。さらに、腎細胞がんの解析では、空間トランスクリプトーム解析と組み合わせることで、組織切片上におけるハザード分布を推定できることも示されました。加えて、複数のがん種に共通する予後関連遺伝子の同定や、感染症データへの適用可能性も示されており、臨床転帰解析の高度化や治療標的探索への貢献が期待されます。

本成果は、国際学術誌「Bioinformatics 」オンライン版において、2025年12月22日に公開されました。