RNA velocityとは何か？単一細胞の未来を予測する手法
RNA velocityは、単一細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）データから、細胞の将来的な状態変化を予測するための手法。2018年にLa Mannoらによって提案された。
基本アイデア
細胞内のmRNAには、以下の2種類が存在する：
- 未スプライスmRNA（unspliced）：転写されたばかりで、まだスプライシングされていない。
- スプライス済みmRNA（spliced）：成熟して機能するmRNA。核外（細胞質）に移動可能。
この2つの量の比率を使って、ある遺伝子の発現が増加しているのか、減少しているのかを推定する。これにより、細胞がどの方向に変化しているか（分化の方向性）を予測できる。
仕組みの概要
RNA velocityは、以下のようなモデルに基づいている：
- 遺伝子の転写 → 未スプライスmRNAの生成
- スプライシング → スプライス済みmRNAへの変換
- 分解 → mRNAの消失
この流れを数理モデル化し、各細胞における遺伝子発現の「速度ベクトル」を推定する。
簡単にいうと、
「未スプライスが多い → 転写が活発 → スプライス済みはこれから増えるはず」
「未スプライスが少ないのにスプライス済みが減っている → 分解が進んでいる可能性が高い」
このように、両者の量のバランスから「速度ベクトル（変化の方向）」を推定する。
応用例
- 幹細胞からの分化経路の推定
- 発生過程の時間的な流れの可視化
- 細胞状態の遷移の方向性の理解
数理モデル（微分方程式）
RNA velocityの基本モデルは以下のような微分方程式で表される：
$$
\frac{ds}{dt} = \beta u - \gamma s
$$
ここで：
- ( s )：スプライス済みmRNAの量
- ( u )：未スプライスmRNAの量
- ( \beta )：スプライシング速度（未スプライス → スプライス済み）
- ( \gamma )：分解速度（スプライス済み → 消失）
この式は、スプライス済みmRNAの変化率（＝速度）を表しており、細胞がどの方向に遷移しようとしているかを示す。
限界と課題
RNA velocityには以下のような制限がある：
- 外部環境の影響を考慮していない（例：隣接細胞や微小環境の影響）
- スプライシング速度が一定と仮定されている（実際は細胞によって異なる）
- 短時間の予測に限定される（長期的な変化には弱い）
これらの課題を克服するために、最近ではExDynのような新しい手法が提案されている。