ConvexGatingは、フローサイトメトリーにおける細胞分離戦略を、人工知能によって自動的かつ解釈可能な形で学習する。この手法は、CD8+サブタイプおよび脂肪組織前駆細胞で実験的に検証されたほか、Cytometry by Time of FlightおよびCellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencingのデータにも適用できた。
なぜ重要か
この研究の意義は、フローサイトメトリーで細胞をどの基準に基づいて分離するかを決めるゲーティングのプロセスを自動化するだけでなく、そのプロセスを解釈可能にした点にある。この特徴により、特にCD8+サブタイプや脂肪組織前駆細胞など、異なるサンプルから得られた戦略がどのように構築されたのかを評価できる。手法が実験的に検証されたことは、このアプローチが計算上の段階にとどまらないことを示す一方、異なる単一細胞データの種類に適用されたことは、利用範囲が単一の測定プラットフォームに限定されないことを示している。ただし、異なるデータの種類に適応できるとしても、すべてのプラットフォームで同じ結果と解釈のしやすさが得られるかどうかという問題は残されている。