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New interpretable machine-learning method for single-cell data reveals correlates of clinical response to cancer immunotherapy

浮士德 计算机科学 淋巴母细胞 人口 计算生物学 人工智能 生物 医学 细胞培养 遗传学 环境卫生 程序设计语言
作者
Evan Greene,Greg Finak,Leonard A. D’Amico,Nina Bhardwaj,Candice D. Church,Chihiro Morishima,Nirasha Ramchurren,Janis M. Taube,Paul Nghiem,Martin A. Cheever,Steven P. Fling,Raphaël Gottardo
出处
期刊:Patterns [Elsevier BV]
卷期号:2 (12): 100372-100372 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.patter.2021.100372
摘要

We introduce a new method for single-cell cytometry studies, FAUST, which performs unbiased cell population discovery and annotation. FAUST processes experimental data on a per-sample basis and returns biologically interpretable cell phenotypes, making it well suited for the analysis of complex datasets. We provide simulation studies that compare FAUST with existing methodology, exemplifying its strength. We apply FAUST to data from a Merkel cell carcinoma anti-PD-1 trial and discover pre-treatment effector memory T cell correlates of outcome co-expressing PD-1, HLA-DR, and CD28. Using FAUST, we then validate these correlates in cryopreserved peripheral blood mononuclear cell samples from the same study, as well as an independent CyTOF dataset from a published metastatic melanoma trial. Finally, we show how FAUST's phenotypes can be used to perform cross-study data integration in the presence of diverse staining panels. Together, these results establish FAUST as a powerful new approach for unbiased discovery in single-cell cytometry.
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