摘要：在人体这个由数万亿细胞组成的“社会”中，每个细胞都不是孤岛。它们通过复杂的信号网络不断交流，协调着从生长发育到免疫反应的各种生命活动。然而，解析这些细胞间的“社交对话”一直是科学界的难题。

细胞之间也在“朋友圈”互动，而科学家刚刚找到了解码它们社交网络的新方法。

在人体这个由数万亿细胞组成的“社会”中，每个细胞都不是孤岛。它们通过复杂的信号网络不断交流，协调着从生长发育到免疫反应的各种生命活动。然而，解析这些细胞间的“社交对话”一直是科学界的难题。

最近，《科学报告》杂志发表了一项突破性研究——GraphComm，一种基于图神经网络的深度学习模型，能够从单细胞RNA测序数据中精准预测细胞间的通信情况。

这一技术不仅提高了细胞间通信预测的准确性，更为我们理解疾病机制、开发新药物提供了全新视角。

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01 细胞社交的解码困境：传统方法的局限

在生物医学领域，细胞间通信 研究一直是热点和难点。细胞通过分泌配体与受体结合的方式传递信息，这些互动关系决定着组织的正常功能与疾病状态。

传统研究方法如CellPhoneDB、CellChat等，虽然在一定程度上能够预测细胞间通信，但它们往往无法充分捕捉细胞社交网络的复杂性。

特别是在单细胞RNA测序技术飞速发展的今天，科学家们可以获得前所未有的海量细胞数据，但如何从这些数据中提取有意义的细胞间通信信息，却成为新的挑战。

单细胞RNA测序技术自2008年问世以来不断发展，已经使我们能够在单个细胞水平上解析基因表达信息。但这项技术面临的主要障碍之一是数据中的大量技术零值，即所谓的“dropout”现象，这会影响下游分析的准确性。

02 GraphComm的突破：当图神经网络遇见细胞通信

GraphComm的出现，标志着细胞间通信研究进入了一个新阶段。这一模型由多伦多大学医疗网络玛格丽特公主癌症中心等机构的研究团队开发，其核心创新在于将图神经网络技术应用于细胞通信预测。

GraphComm的工作流程分为两个关键步骤：

首先，它利用OmniPath数据库中超过3万个已验证的蛋白质相互作用对，以及约8022个蛋白质复合体和约7500个KEGG通路成员信息，构建了一个包含丰富背景知识的先验模型。

然后，它结合单细胞转录组数据，构建细胞群与配体/受体之间关系的有向图，通过图注意力网络计算每个可能的配体-受体对的通信概率。

这种方法的最大优势在于，它不仅考虑了基因表达信息，还整合了蛋白质复合物、通路注释和细胞位置等多种信息，从而能更全面地预测细胞间通信。

03 中国力量的贡献：图神经网络的本土化创新

在图神经网络技术领域，中国研究机构和企业也展现出了强大的创新实力。中国学者已经探索将图神经网络应用于多种场景，为类似GraphComm的技术提供了有益借鉴。

中国科学院计算技术研究所开发了融合图神经网络的高效子图匹配算法，该算法能够在大型目标图中快速找出给定查询子图的全部匹配位置，在社交网络、生物化学和认知科学等多个领域都具有关键意义。

这种算法通过图神经网络捕获细粒度邻域结构信息，生成全局结构关联，显著提升了搜索效率。

在跨境电商推荐领域，中国研究人员提出的基于异质图表达学习的图神经网络模型，通过图卷积网络在异质图上进行高质量信息传播和聚合，有效解决了数据稀疏和冷启动问题。

这些本土研究不仅展示了图神经网络在解决复杂问题上的能力，也为GraphComm类技术在中国的应用奠定了坚实基础。

04 技术细节揭秘：GraphComm如何工作的三步曲

GraphComm的工作过程可以概括为三个精心设计的步骤：

第一步是特征表示学习。研究团队使用OmniPath数据库中的已验证配体-受体相互作用构建了一个有向图，然后通过Node2Vec框架为图中的每个节点计算新的数值嵌入。

这些嵌入本质上是一种数学表示，捕捉了每个蛋白质在相互作用网络中的位置和角色。

第二步是计算细胞间通信概率。GraphComm获取单细胞RNA测序数据，识别数据中定义的细胞群以及每个细胞群中差异表达的蛋白质。

然后构建一个新的有向图，包含三种类型的节点：细胞群、源蛋白和目标蛋白。如果在某个细胞群中源蛋白/目标蛋白的表达显著上调，就会从该细胞群向源蛋白/目标蛋白绘制边缘。

最后是通信结果的生成与可视化。GraphComm通过内积计算为所有可能的源/目标蛋白链接分配通信概率，使得研究人员能够对配体-受体对进行排名，用于推断和可视化，同时识别源细胞群和目标细胞群。

05 现实世界验证：从胚胎发育到心肌梗死

任何新技术的价值都体现在其解决实际问题的能力上。GraphComm研究团队在三个不同生物学场景中验证了其性能：

在胚胎小鼠大脑发育的研究中，GraphComm能够识别出先前已被验证的细胞群间通信，其预测结果与原始出版物中的发现高度一致。

在癌症治疗研究中，团队将GraphComm应用于经奥希替尼治疗的PC9肺腺癌细胞系，发现该模型能够识别条件特异性的细胞间通信变化，为理解癌细胞如何对药物产生反应和耐药性提供了新线索。

在心肌梗死空间转录组学数据中，GraphComm成功预测了空间相邻细胞群之间的相互作用，结果显示在梗死区域，成纤维细胞和髓系细胞之间存在大量的相互作用，这与它们的空间接近性是一致的。

06 普通人将如何受益：从实验室到日常生活的变革

对于普通大众来说，GraphComm这类技术的出现，将在多个方面影响未来的医疗健康和日常生活：

疾病诊断将更加精准。通过深入了解细胞间通信网络，医生可能更早发现疾病迹象，实现更精准的疾病分型和诊断。

药物开发将更高效。GraphComm能够揭示药物如何影响细胞通信网络，帮助制药公司更快速地筛选有效化合物，减少药物开发的时间和成本。

个性化治疗将成为常态。分析患者自身细胞通信网络的特性，医生可以为每个人量身定制最有效的治疗方案。

罕见病研究将获得新工具。对于许多罕见病，GraphComm可以帮助研究人员快速了解疾病背后的细胞通信缺陷，加速治疗方法的研究。

07 行业影响深远：生物医学研究的范式转移

GraphComm不仅仅是一个技术工具，它代表着生物医学研究方式的转变。对整个行业的影响将是深远的：

多组学数据整合将成为常态。GraphComm展示了如何将不同来源的生物医学数据整合到一个统一的分析框架中，未来的研究将更多地采用这种综合方法。

人工智能驱动的生物医学研究将加速发展。GraphComm的成功证明了深度学习在解决复杂生物问题上的潜力，将鼓励更多研究人员拥抱AI技术。

空间转录组学将迎来新的发展机遇。GraphComm在空间转录组学数据上的优异表现，将推动这一新兴领域的进一步发展。

药物重定位将获得新机遇。通过分析药物对细胞通信网络的影响，研究人员可能会发现现有药物的新用途，快速为患者提供新的治疗选择。

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随着GraphComm技术的不断完善和推广，我们或许在未来十年内见证医疗健康的革命性变化。医生可能通过分析我们的细胞“社交网络”来预测疾病风险，药厂或许会利用虚拟细胞通信模拟来加速新药研发。

细胞社交的解码之路才刚刚开始，而GraphComm无疑为我们打开了一扇全新的大门。

在生命的最小单位之间，正上演着比任何社交平台都复杂的互动，而我们现在终于有了“翻阅”这些对话的能力——这不仅是科学的胜利，也是人类对自身奥秘探索的重要里程碑。

来源：智能学院