日前，兩項刊登在國際雜誌Nature Methods和Immunity上的研究報告中，來自比利時VIB-Ugent研究中心等機構的科學家們通過研究開發出了一種新型的生物信息學方法來更好地研究細胞之間溝通交流的分子機製。這種名為NicheNet的方法能幫助研究人員深入解析細胞中的基因表達是如何被相互作用的細胞所調節的，同時NicheNet技術還能廣泛應用到諸如免疫學和腫瘤生物學等研究領域中去。
日前，兩項刊登在國際雜誌Nature Methods和Immunity上的研究報告中，來自比利時VIB-Ugent研究中心等機構的科學家們通過研究開發出了一種新型的生物信息學方法來更好地研究細胞之間溝通交流的分子機製。這種名為NicheNet的方法能幫助研究人員深入解析細胞中的基因表達是如何被相互作用的細胞所調節的，同時NicheNet技術還能廣泛應用到諸如免疫學和腫瘤生物學等研究領域中去。
在多細胞有機體中，細胞自身並不會發揮作用，但其卻會在相互作用的細胞中產生影響基因表達的信號分子，這種細胞間的通訊在多種生物學過程中扮演著非常關鍵的角色，比如細胞的發育和功能;研究細胞間的交流機製不僅對於理解基礎生物學過程至關重要，而且還能幫助揭示諸如癌症等多種疾病的發病原因，在腫瘤微環境中癌細胞和其它細胞之間的相互作用對於癌細胞的生長至關重要。
巨噬細胞的分化就是細胞間通訊必不可少的一個關鍵過程，這個過程受到了巨噬細胞環境或生境中其它類型細胞的影響。研究人員通力和做對名為Kupffer細胞的細胞進行了研究，該細胞是生活在肝髒血流中的巨噬細胞，其能夠產生大量相關細胞的基因表達數據。
研究者Yvan Saeys表示，利用此類數據就能夠揭示細胞間的交流或許並不是一件簡單的任務，我們 需要開發出一種新型複雜的算法來解決這類問題;基於此前研究結果，研究人員開發了一種新方法來分析細胞間彼此交流的分子機製。研究者解釋道，我們的想法是利用多年來獲得的大量關於細胞間信號的可用知識，並利用這些知識來闡明哪些細胞間的通信過程是正在發生的，為了做到這一點，研究人員就必須使用多種機器學習和複雜的技術來進行研究，比如用於分析社交網絡的網絡算法。
研究者Saelens表示，從本質上來講，我們可以將NicheNet技術與一種假想的生物學家進行比較，假想的生物學家不僅能夠知曉關於細胞間通訊的一切，而且還能將這些知識應用到複雜的大規模數據庫中，過去對細胞間通訊進行合理的預測往往需要花費數周的文獻研究，但如今研究人員隻需要按下一個按鈕就能夠做到。
NicheNet測試的第一個案例就是研究者Guilliams實驗室所得到的Kupffer細胞生境的數據，該實驗室的研究人員如今能通過實驗來證實NicheNet技術所預測到的某些信號，正是NicheNet技術才能使得研究人員研究一些自己並不會想到的因素，同時該技術也能作為一種必要的工具來幫助揭示Kupffer細胞的生境。
除了Kupffer細胞的故事外，研究人員還能在腫瘤微環境中應用NicheNet技術來研究細胞間的通訊機製，研究者在此前發表的單細胞數據中使用了該技術，但如今他們正在對新產生的單細胞數據庫進行研究，不同類型的療法如何影響腫瘤微環境中的細胞互作機製，以及這種作用如何影響腫瘤，後期研究人員將會使用NicheNet技術進行深入研究。
最後研究者表示，這些應用闡明了NicheNet技術的價值，即NicheNet技術在細胞交流在生物學過程和疾病發生過程中扮演關鍵角色的應用。
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