単一細胞CRISPR擾乱の幾何学的コヒーレンスが制御構造を明らかにし細胞ストレスを予測する

Geometric coherence of single-cell CRISPR perturbations reveals regulatory architecture and predicts cellular stress

April 17, 2026

著者: Prashant C. Raju

cs.AI

要旨

ゲノム工学は塩基配列レベルの精度で著しい進歩を遂げているが、摂動後に細胞がとる転写産物動態の状態を予測することは未解決の問題である。単一細胞CRISPRスクリーニングは、細胞が非摂動状態からどの程度移動するかを測定するが、この効果の大きさは根本的な問いを無視している：細胞はともに移動するのか？一方の摂動が共有された軌跡に沿って細胞を一貫して駆動し、他方が発現空間全体に細胞を散乱させる場合、同じ大きさの2つの摂動は質的に異なる結果を生み出す。我々は、単一細胞摂動応答の方向的一貫性を、個々の細胞のシフトベクトルと平均摂動方向の間の平均コサイン類似度として定量化する幾何学的安定性指標「Shesha」を導入する。5つのCRISPRデータセット（CRISPRa、CRISPRi、プールドスクリーニングにわたる2,200以上の摂動）を横断して、安定性は効果の大きさと強く相関し（Spearman ρ=0.75-0.97）、較正済みのデータセット間相関は0.97であった。決定的に、これら2つの指標が分離する不一致事例は制御構造を明らかにする：CEBPAやGATA1などの多效性マスターレギュレーターは「幾何学的コスト」を払い、大きくも一貫性のないシフトを生み出す一方、KLF1などの系統特異的因子は緊密に調整された応答を生み出す。効果の大きさを統制した後、幾何学的不安定性はシャペロン活性の上昇（HSPA5/BiP；データセット間でρ_{部分}=-0.34および-0.21）と独立して関連し、高安定性/高ストレスクアドラントは系統的に減少していた。この大きさと安定性の関係は、scGPT基盤モデルの埋め込みにおいても持続し、それが線形射影ではなく生物学的状態空間の特性であることを確認する。摂動安定性は、スクリーニングにおけるヒット優先順位付け、細胞製造における表現型の品質管理、およびin silico摂動予測の評価における相補的な軸を提供する。

English

Genome engineering has achieved remarkable sequence-level precision, yet predicting the transcriptomic state that a cell will occupy after perturbation remains an open problem. Single-cell CRISPR screens measure how far cells move from their unperturbed state, but this effect magnitude ignores a fundamental question: do the cells move together? Two perturbations with identical magnitude can produce qualitatively different outcomes if one drives cells coherently along a shared trajectory while the other scatters them across expression space. We introduce a geometric stability metric, Shesha, that quantifies the directional coherence of single-cell perturbation responses as the mean cosine similarity between individual cell shift vectors and the mean perturbation direction. Across five CRISPR datasets (2,200+ perturbations spanning CRISPRa, CRISPRi, and pooled screens), stability correlates strongly with effect magnitude (Spearman ρ=0.75-0.97), with a calibrated cross-dataset correlation of 0.97. Crucially, discordant cases where the two metrics decouple expose regulatory architecture: pleiotropic master regulators such as CEBPA and GATA1 pay a "geometric tax," producing large but incoherent shifts, while lineage-specific factors such as KLF1 produce tightly coordinated responses. After controlling for magnitude, geometric instability is independently associated with elevated chaperone activation (HSPA5/BiP; ρ_{partial}=-0.34 and -0.21 across datasets), and the high-stability/high-stress quadrant is systematically depleted. The magnitude-stability relationship persists in scGPT foundation model embeddings, confirming it is a property of biological state space rather than linear projection. Perturbation stability provides a complementary axis for hit prioritization in screens, phenotypic quality control in cell manufacturing, and evaluation of in silico perturbation predictions.