解码生命 守护健康

2009 年，以色列魏兹曼科学研究所 (Weizmann Institute of Science)的基因 组研究员和免疫学家 Ido Amit 碰到了一个棘 手的问题。当他和同事在研究基因调控时，发 现追踪多个不同种类的免疫细胞之间的遗传差 异是一件异常困难的事情，同时常规的基于细 胞群体的测序能够提供的信息非常有限。为了 更深入地研究这个问题，他需要一些全新的技 术: 单细胞水平的基因测序技术。

自 21 世纪中期首个商业性质的高通量 (也 称为下一代测序) 测序器进入市场后，基因 组测序的成本不断下降。随之而来的是，整 个行业发生了变化，这为个性化医学和法医 学等重要领域开辟了可行的途径。斯坦福大学 (Stanford University) 的生物工程师 Stephen Quake 指出，高通量测序是非常宝贵 的、高度自动化的、特别快速的复合视图，不 是具体的单个视图。

此外，正如 Quake 所说，高通量基因组测 序依赖大块组织分析。高通量测序中，你研磨 整个组织，把不同的细胞类型混合在一起，然 后你会得到一些平均值。对于研究整个生物体 的基因组来说，这样是没有问题的，但这样做 会很容易模糊通常较为显著的多样性——异质 性——不同细胞类型之间的遗传序列。

单细胞测序方法的早期开发者 Quake 表示，单细胞基因组测序与此不同。在单细胞基 因组学中，我们专注的是每个独立的细胞。因 此，该技术允许科学家探索生物和系统的遗传 多样性，并将复杂的生物学分解成单独的遗传 数据集。

这种方法对于 Amit 在免疫系统研究中试图解答的问题至关重要。免疫系统非常复杂，其 中多个类型的细胞都在生物过程中扮演重要角 色。Amit 等人是构建单细胞测序技术的少数 群体之一。他们的工作让科学家能够深入挖 掘，进一步了解遗传水平上个别细胞之间的微 妙差异。简而言之，科学家现在有一个遗传显 微镜，分辨率可以达到单细胞水平。

Amit 强调，这种新的‘显微镜’在免疫学 领域开辟了许多以前想都不敢想的基础研究和 生物医学研究。我们现在可以在复杂的细胞群 体，如免疫 - 肿瘤生态系统中研究高分辨率数 据驱动模型，以确定特定的细胞类型和通路 了。

但单细胞测序也存在诸多问题。相比传统 方法，单细胞基因组学在技术和分析上更具挑 战性。科学家需要从一个细胞中提取核酸，然 后数百万次化学放大这个样本，同时保留原有 的遗传内容。运算和分析部分也更具挑战性， 因为该技术迄今只能捕获单个细胞的转录物质 中的一小部分，因此我们必须通过测序和复杂 的计算方法来不断改进这种技术。

每个细胞都是不同的 

田纳西州孟菲斯州 St Jude 儿童研究医院 (St Jude Children's Research Hospital) 的肿瘤学家 Charles Gawad 指出，这项技术的 潜力远远超过了它面临的挑战。目前该方法的 应用越来越广泛，它通过人体细胞图谱计划 (Human Cell Atlas)(见: 破译人体每个 细胞的类型和特性)等帮助科学家们深入了解 个体细胞的性质和特征，并帮助研究人员研究 包含多种细胞类型的疾病和系统。值得一提的是，在异质性起重要作用的疾病中，这种单细 胞测序尤其有用。

对此，Gawad 指出，肿瘤正是这样一种疾 病，适用这种技术。我们并不知道肿瘤的异质 性有多大; 同时我们也不知道确诊时，肿瘤中 有多少细胞已经存在耐药性。

他的实验室计划通过单细胞测序来研究肿 瘤的遗传多样性。通过这样做，Gawad 打算重 新定义肿瘤，将其作为一个细胞群体遗传学问 题，而非一个发生于多个组织的、携带一系列 突变的肿瘤。他指出，这不是一个新的想法， 但现在有了新的工具，可以深入研究一个肿瘤的基因组学，从而为患者的癌症开发更多的定 量模型。

他还希望识别罕见的、携带抗性突变的细 胞群体。Gawad 认为，确定问题的唯一方法是 使用单细胞基因组学深入探索肿瘤的基因组 学。这样，我们就可以了解这些因素是如何影 响患者的预后。然后，我们可以基于细胞分辨 率的肿瘤基因组学，更个性化地定制治疗策 略。

Gawad 非常乐于使用这一技术。他热爱他 正在做的事情，因为它会产生真正的临床影 响。Gawad 鼓励对遗传异质性的其它领域—— 免疫学、神经病学和传染病——感兴趣的研究 人员考虑学习这一技术。尽管该技术还不成 熟，但它将会是继第二代测序技术后基因组学 的下一个范式转变。如果您提前掌握了第二代 测序技术，那么你就走在科研的前沿了。

计算是难点 

哈佛大学 (Harvard University)、波士 顿儿童医院(Children's Hospital Boston) 的神经科学家 Chris Walsh 自研究生起就一直 在思考人脑的发育问题。现在，他开始使用单细胞基因组学解答这个问题。 他使用两种类型的单细胞技术来了解神经

发生。在一组实验中，他对单细胞进行 RNA 测 序，以描绘发育中的大脑的干细胞类型。在另 一组实验中，他对成年大脑中的神经元 DNA 进 行序列分析，以鉴别人类大脑皮质中某些 (但 不是全部) 神经元共享的突变，因为这些“体 细胞”突变可以帮助跟踪脑细胞的谱系。

Walsh 指出，所有不同细胞都来自人类大 脑的永久标记，我们只需要做足够的测序和解 读。

该过程的解码——计算分析是迄今为止 最难的部分。Walsh 认为，如果没有哈佛大学 Peter Park 生物信息学实验室的支持，他将 难以解读得到的测序数据。

计算生物学家正在解决单细胞数据所带来 的挑战，对这些数据的解读反过来又可提供职 业机会。Wolf Reik 在英国剑桥的 Babraham 研 究所实验室的博士后研究员 Stephen Clark 更 喜欢开发新的方法和技术来提出具体的科学问 题。

Clark 指出，机会是很容易找到的，你可 以弄清楚什么是可能的，什么是最容易达到的 目标。例如，Reik 实验室已经将单细胞 DNA 和 RNA 测序结合在一个，解决一个特定的问题， 所以他调整了方案来研究更多的细胞过程。

他帮助开发的这些技术和其它相关的方法 现已被用于多个项目，这些项目范围很广，从 胚胎发育生物学到老年异质性等都有涉及。他 既喜欢这项工作的独立性，又喜欢别人依靠他 开发这类技术。Clark 表示，他就是那个发明 新技术的人，并且很享受这种感觉。结束博后 生涯后，Clark 打算把重点放在技术开发上， 因为他喜欢这项工作，并且感觉今后对这类技 术的需求只会增不会减。

人类细胞图谱计划 

破译人体每个细胞的类型和特性 

人类基因组计划是当时最雄心勃勃的大科学工作，但比起描绘人体的每一种单细 胞类型，人类基因组计划只能算得上“小巫”。这是因为前者涉及数百万个体细胞的 分析。人体细胞图谱计划 (The Human Cell Atlas initiative) 于去年 10 月在伦敦举行 的一次会议上启动。来自世界各地的研究人员出席了这次会议。这一壮举得到了 Chan Zuckerberg(扎克伯格夫妇合开的公司)的进一步支持。Chan Zuckerberg 计划在加州 大学旧金山分校新建 Biohub 中心，其目标是“治愈、预防或治理所有疾病”。

英国维康信托桑格研究所 (Wellcome Trust Sanger Institute) 人体细胞图谱研究 团队的一位负责人 Mike Stubbington 表示，该计划将开启下一个生物研究的前沿。自 17 世纪中叶以来，生物学家已经尝试对细胞类型进行分类。这种分类的依据包括形状、 组织、位置和个体分子的成分。Stubbington 表示，目前我们还没有一个详细的细胞类 型目录。该计划将通过基因表达谱和它们最基本的空间位置来对细胞进行分类，以创 建人类细胞的图谱。

人体细胞图谱计划将创建一个完整的细胞资源库，并建立最优的相关规则，如为 数据设立最起码的接纳标准。会员将在实验分析和数据处理中开发和分享新技术。下 一次会议将于 6 月 1 日至 6 日在斯德哥尔摩举行，但是细胞图谱的发布日期尚未确定。

令人兴奋的可能性 

Reik 刚开始进入单细胞基因组学领域的目 的也是为了解决一个科学问题。他的实验室研 究表观遗传标记——DNA 序列上的化学标记， 指导蛋白质作用或不作用于特定基因。正是由 于表达和非表达 DNA 之间的差异，身体才得以 制造拥有相同遗传信息的细胞类别，这种定向 分化在胚胎发育和衰老中非常重要。

当时 Reik 已经在对少数细胞群体进行测 序，他认为，如果能直接对单个细胞进行测 序，那么将十分有趣。Reik 认为自己的技术 已经很接近单细胞了; 而且从技术的角度来 看，单细胞测序应该非常有意义。

Reik 表示，这种“如果”的想法可能会推 动该领域走向美好的未来。例如，目前，细胞 必须在被测序之前被杀死。但是，随着时间的 推移，保持细胞活力并对其进行测序，将能提 供细胞如何响应 DNA 甲基化 (Reik 将其作为表 观遗传标记) 的信息。因此，时间分辨率将是 下一个重大挑战之一。Reik 指出，将单细胞 测序与成像结合在一起，同时从物理和遗传水 平上观察细胞也“超级让人兴奋”。

然而，Amit 提醒研究者，单细胞测序若要 像第二代测序一样普遍，那么首先就需要克服 多个技术障碍。但是他强调研究人员应该考虑 方法论——换句话说，就是要重新研究他们提 出的科学问题，并在分子层面上寻找新的方法 来探讨这些问题。总之，整个实验设计需要重 新改良。

单细胞测序的早期采用者都是各自独立地 开发自己的方法的。最初，只有少数实验室研 究这项技术。当时学习这种技术的唯一方法就 是加入其中一个实验室，就像 Gawad 一样。

Orit Rozenblatt-Rosen 是马萨诸塞州剑 桥博德研究所 (Broad Institute) 卡拉曼细 胞观察台 (Klarman Cell Observatory) 的 副主任。2012 年，她帮助研究人员建立了这 个细胞观测站，使他们可以首次开发和应用单 细胞方法。Rozenblatt-Rosen 表示，在她看 来，这些新技术非常激动人心。

随后，她继续与 Broad Institute 等机构 的合作者共同开展单细胞研究计划，这使她能 够参与开发和应用尖端技术，并学习领导和 导航大型合作项目所需的技能。Rozenblatt- Rosen 指出，她们的目标之一是帮助科学家学 习如何使用单细胞测序，所以她们做了相当多 的教学和传播工作，帮助相关人员规划实验， 向他们展示如何使用技术，并协助分析计算结 果。Rozenblatt-Rosen 等人尽量增加平台设 备的数量和类型。必要时，她们还合作开发技 术。

在她自己的研究中，Rozenblatt-Rosen 使用单细胞测序来研究肿瘤细胞异质性—— 与 Gawad 一样，她打算将肿瘤分解成由不同 遗传特质组成的群体。今天，她特别感兴趣 的是观察肿瘤类型中免疫细胞间的差异，这 是因为只有一些癌症对免疫治疗响应良好。 Rozenblatt-Rosen 选择与马萨诸塞州总医院 (Massachusetts General Hospital)和达 纳 - 法伯癌症研究所 (Dana-Farber Cancer Institute) 进行密切合作。目前她们正在建 立从医院到 Broad Institute 的合作通道，以 管理接受临床治疗的病人的肿瘤样本。她指 出，她们把研究和精准医学衔接了起来，这让 她非常激动。

培训 

美国能源部联合基因组研究所 (US Department of Energy's Joint Genome Institute, JGI) 的 Tanja Woyke 指出，随着 该领域的研究日渐成熟，技术培训的机会也越 来越多了。一些实验室接待访问科学家，其他 实验室提供谈话指导，更多的实验室还提供研 讨会和课程培训。

Woyke 表示，单细胞方法与宏基因组学 (研究生活在特定环境中的许多物种的基因 组)是“非常互补的”。例如，人们可以使用 宏基因组学方法对少量土壤中的所有微生物的 DNA 进行测序，然后对该从该样品中发现的几 种生物进行单细胞测序，最后比较所有测序数 据。

如果有人对单细胞基因组学有兴趣，但没 有相关技术知识，不必担心，JGI 参与了社区科学计划 (Community Science Program，参 见 go.nature.com/2ql2sth)，可以为申请者 提供单细胞分离、基因组扩增和测序的培训。 不过，Woyke 提醒，需要注意的是，所研究的 问题必须与能源部的生物能源、碳循环和生物 地球化学领域相关，且申请者必须提交一份需 要接受同行评议的项目方案。

JGI 现在每年对数千个单细胞进行测序。 Woyke 表示，目前的需求非常高。她认为单细 胞测序的需求增长是不可避免的，特别是在微 生物学方面，因为只有约 15% 的已知微生物 可以人工培养，其它 85% 必须通过单细胞方 法测序。随着技术成本的下降——她认为这是 必然的——单细胞基因组学将成为每位分子生 物学家工具箱中的重要工具，就像第二代测序 技术那样。

原文检索：

Nature: The genetic microscope