日前，浙江大学医学院附属第二医院神经外科张建民课题组在《Advanced Science》上在线发表题为InterCellDB：A User-Defined Database for Inferring Intercellular Networks的研究文章。多细胞生物通过细胞间交流与协作，高效完成生命体的生长、发育以及各项生命活动。在病理状态下，细胞间相互作用成为影响疾病进展和治疗的重要因素。例如，肿瘤细胞可通过增加其细胞膜上免疫检查点PDL1，作用于CD8+ T细胞表面PD1蛋白，抑制CD8+ T细胞激活，从而逃避免疫攻击。目前，针对PD1及PDL1的抗体在多种肿瘤治疗中都起到了重要的作用。那么，在肿瘤细胞与免疫细胞之间是否还存在其他相互作用的蛋白，值得我们继续深入研究。近年来，单细胞测序技术的发展使得在同一时空下观察所有细胞间相互作用成为可能。张建民教授团队在2018年使用单细胞测序技术研究脑血管病的免疫机制时，发现尚未有基于单细胞测序数据的细胞间相互作用分析工具。因而，开始着手研发基于R语言的可自定义的细胞间相互作用分析工具,并取名为InterCellDB。虽然，在研发过程中有至少5款相近功能的工具被陆续抢先发表。InterCellDB仍然具有自身优势，是目前唯一能够结合所有蛋白的亚细胞定位和功能注释进行细胞间相互作用分析的工具。InterCellDB工具数据库的构建主要依靠国际公认的开源数据库，包括NCBI的基因数据库、Ensembl数据库、COMPARTMENTS数据库、Uniprot数据库、GO数据库和STRING数据库等。NCBI的基因数据库和Ensembl数据库提供了统一的基因和蛋白信息标识，COMPARTMENTS数据库提供了蛋白的亚细胞定位信息，Uniprot数据库和GO数据库提供了蛋白的分子功能及参与生物学过程的注释，STRING数据库提供了所有蛋白-蛋白相互作用关系对的信息。基于上述数据库，InterCellDB首先对单细胞测序数据进行全基因注释，随后根据使用者的研究需要进行修剪优化，最后进行细胞间各蛋白互作关系对的统计分析，筛选得到在特定功能条件下的相互作用蛋白，并给出可信度和作用强度。研究者采用其他团队已发表的单细胞数据集进行了测试，结果显示InterCellDB能够精准预测小鼠黑色素瘤以及人类胆管癌的肿瘤细胞与其环境中其他细胞之间的相互作用关系。此外，将InterCellDB与已发表的其他5个相近工具进行了横向比较，结果显示InterCellDB能够覆盖已发表工具数据库的约90%的蛋白关系对，还能够筛选出其他工具无法发现的关系对，并采用转基因鼠进行了生物学验证。在运行速度上，InterCellDB不劣于其他5款分析工具。浙大二院神经外科为该论文的第一通讯单位。本文的通讯作者为浙江大学附属第二医院神经外科的张建民教授和史利根主治医师，第一作者为张建民教授在读的金子扬和张啸涛博士。该课题的开展依托于浙江省神经系统疾病临床研究中心和浙江省神经系统疾病精准诊治及临床转化重点实验室等重要研究平台，还得到段树民院士和高志华教授的大力支持。此研究得到了国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的资助。