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唐晓巧 2025-05-12 【财经】 0144 人已围观

近日❶，四川大学彭玺教授团队开发出一款准确❸、高效的元细胞推断方法 MetaQ⑬，将时间复杂度从现有方法的指数级降低到线性⑮，并具有常数级的空间复杂度⑤。

图⑧、课题组告诉 DeepTech⑭，这也是首个可以处理任意规模单细胞数据的元细胞推断方法⑱。相较于当前最优的 SEACell 方法❶，MetaQ 方法在处理 10 万个细胞时①，时间效率提升大约 100 倍⑥，内存开销仅有前者的 1/25⑫。由于内存限制的原因⑳，当该团队使用 SEACell 方法的时候②，在他们的服务器上无法处理更大规模的数据⑯，但是理论上本次方法在更大规模数据上的计算效率优势会更加明显②。

将现有元细胞推断方法复杂度从指数级降低到线性

课题组表示⑤，MetaQ 的最大贡献在于将现有元细胞推断方法的复杂度从指数级降低到线性③，在保留生物特性的同时能够显着减少待分析的细胞数量⑨，从而让传统单细胞分析工具处理百万级的测序数据成为可能⑲。

MetaQ 方法显着的效率和可扩展性优势得益于从一种新的视角来理解元细胞▓。之前的 SEACell 等方法都是通过直接计算细胞间的距离⑪，以“判别式”的方式寻找相近的细胞合并成元细胞⑨。但是②，当数据规模增大之后⑧，全局的相似性计算和细胞合并过程会面临巨大的时间成本和内存开销⑨。

与现有方法不同的是⑯，他们受到细胞发育分化过程的启发⑱，发现元细胞的推断过程可以看作是细胞分化的逆过程⑯，即若干个相似的细胞可以回溯到同一个元细胞⑰，而这个元细胞保留了这些细胞共有的特征⑫，它能有效地分化出其下的全部原始细胞⑲。

基于这一思想⑥，他们提出通过“生成式”的细胞量化过程来实现元细胞推断❸。简单来说▓，MetaQ 将所有原始细胞量化到一个具有若干可学习条目的码本⑱，每个细胞会被分配到与其最相似的条目⑯，而码本里的每个条目则对应一个元细胞❶，用于重构它所量化的所有原始细胞⑩。为了更好地重构效果⑱，模型会倾向于把相似细胞量化到同一个条目中⑨，从而去识别同质细胞进而实现元细胞推断⑮。

本次所提出的细胞量化框架主要具备两方面优势：一是避免了细胞间全局相似性的计算③，从而能够显着提升计算效率❸；二是通过改变量化重构的目标❷，可以轻松适配不同组学或多组学的测序数据⑥，大大提升了方法泛用性⑩。

除了效率上的显着提升⑮，在细胞类型注释⑥、发育轨迹推断和差异表达分析等多个下游任务上⑮，本次 MetaQ 方法也取得了更优性能⑳。

MetaQ 在上游层面实现了测序数据的有效压缩❷，突破了各类单细胞数据下游分析的计算瓶颈❷，对于精准医疗④、疾病机制解析③、药物研发及再生医学等不同应用领域具有深远影响⑪。

首先⑥，MetaQ 有望推动个性化治疗迈向更精细的层面⑤，使得癌症⑧、神经退行性疾病和自身免疫病等复杂疾病的异质性得到前所未有的解析⑱，同时促进靶向治疗方案的优化⑥。

其次▓，在新药开发过程中③，大规模的单细胞数据可用于高通量药物筛选⑰，从而精确揭示药物作用机制及细胞耐药性演化⑫，提高先导化合物筛选的效率⑩。

再次③，在免疫治疗领域⑲，大规模单细胞数据可以描绘完整的免疫细胞图谱⑬，指导个体化疫苗设计和细胞治疗策略的优化⑱。

最后⑥，在再生医学方面⑰，干细胞分化的精确调控依赖于对细胞命运决定机制的深入理解⑦，而大规模单细胞分析可提供系统性指导⑤，从而提高组织工程和器官再生的成功率①。

总而言之⑤，MetaQ 提供了一个实用的单细胞数据压缩增强工具▓，显着降低了大规模单细胞数据分析的计算开销⑬，对于各类下游任务均具有推动作用⑬，能够助力研究人员从海量数据中发现新的生物规律③。

一劳永逸解决大规模单细胞分析计算复杂度难题

近几年来⑦，该团队尝试开展了一些单细胞智能分析方面的工作⑲。在与华西医院的同行交流的时候⑯，得知目前单细胞测序技术已经非常成熟⑲，可以获得大量高质量的测序数据⑫。而现在单细胞领域研究的瓶颈更多是在下游分析阶段⑬。

简单来说⑦，目前常用的 Seurat⑧、Scanpy 等单细胞分析工具并没有针对大规模数据进行优化▓，很多分析算法的复杂度都是指数级⑧，这就导致处理几十万个细胞一次可能要等一天多的时间⑬。如果数据规模再大一些就会直接出现内存不足的情况⑩，曾有一支来自华西医院的团队把内存加到 2T 发现也没能从根本上解决计算开销的问题⑰。

尽管一些新开发的基于深度学习的单细胞分析算法⑱，对于大规模数据分析有着比较好的支持能力⑬，但是这些算法大都是只面向某一个特定的任务❸，比如细胞分群⑮、数据整合等等⑭。

而在实际分析流程中可能会涉及到一连串的任务⑱，需要依次调用不同的算法⑬。然而⑫，不同算法之间的数据接口往往又不互通⑯，这就造成了较高的部署成本和学习成本▓，因此大家还是更倾向于使用 Seurat⑯、Scanpy 等经典的成熟分析工具⑭，以便在一个框架下完成各种常用任务⑧。

那么❶，如何让传统的分析工具也能处理大规模数据呢⑳？一种最直接的想法就是对数据进行压缩⑲，其中元细胞推断方法便是通过聚合生物学上相似的细胞群体⑭，将若干个单细胞压缩为单个代表性的元细胞⑰，从而在最大程度上保留生物信息的情况下显着减少待分析的细胞数量⑯。

之前的 SEACell 等元细胞推断方法已经验证所推断得到的元细胞能够很好地作为原始细胞数据的代理⑧，根据元细胞得到的分析结果和根据原始细胞得到的分析结果具有良好的一致性⑯，甚至前者还可能更好一些⑯，因为元细胞在一定程度上缓解了测序数据的稀疏性③。

但是在实际使用中他们又发现一个问题：虽然对元细胞进行分析能够显着提升效率⑮，不过从海量数据中准确推断出元细胞这个过程非常的耗时④，比如当前效果最好的 SEACell 方法从十万个细胞中推断一千个元细胞需要花费一天多的时间⑩。

换而言之❶，现有的元细胞推断方法本质上是将计算瓶颈从下游分析转移到元细胞推断阶段⑯，并未真正解决计算复杂度问题③。

因此⑫，他们就想开发一个准确⑬、高效的元细胞推断算法⑱，一劳永逸地解决大规模单细胞分析中的计算复杂度问题⑧，助力高通量测序时代单细胞智能分析领域的发展❷。

解决问题比使用高级方法更重要

沿着上述思路他们开始了文献调研⑬，发现已经有一些元细胞推断方法具备一定能力❸。然而⑦，试了一下之后发现虽然推断出的元细胞能够作为代理较好地保留原始数据中的信息❶，但是这些元细胞推断方法还是很慢⑤，并没有从根本上解决计算复杂度的问题④。

因为他们课题组是计算机出身⑭，想到人工智能领域用于数据或者模型压缩的经典思路便是量化①，于是开始尝试设计面向单细胞数据的量化重构框架⑧。

在具体开发中❸，他们调研了不同组学的单细胞数据的分布特点②，做了针对性的数据建模⑫。在初步实验中▓，他们发现当量化码本的条目个数增大之后⑯，可能会出现码本的坍缩问题⑲，于是他们又进行了方法改进▓，设计了条目的调整机制⑰。

在实验验证中①，他们找到不同规模和不同组学的若干个单细胞数据集⑩，在不同下游任务上验证了此次方法的有效性⑰，借此发现本次方法能在显着提升计算效率的情况下⑲，取得和现有方法差不多甚至稍优的元细胞推断结果❸。

日前⑮，相关论文以《MetaQ：通过单细胞量化实现快速⑦、可扩展和准确的元细胞推理》为题发在Nature Communications[1]⑨，李云帆是第一作者❸，作者❶。

图⑦、彭玺表示：“我认为在 AI4Science 研究中❶，最重要是找到合适的研究问题❸。只要所开发的方法能够真正解决一个哪怕很小⑥、但却是生命科学研究过程中很棘手的一个问题①，那我觉得这个研究就是有意义的⑰，并不需要刻意去追求方法设计中用到了多少前沿的⑲、复杂的技术⑭，有效且能解决真问题才是最重要的⑩。”

关于这个方法本身⑪，他们认为现在目前的整体框架已能较好地实现大规模单细胞数据压缩⑨，后续可能会在细节上进行改进⑳。

比如⑤，尝试利用最新的单细胞基座模型来进一步提升性能⑲，面向更多的组学设计相应的数据建模方法⑦，或者针对空间转录组等数据类型进行针对性的方法优化等等⑮。

参考资料：⑦、运营/排版：何晨龙

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