繪制人類機(jī)體細(xì)胞地圖集,為癌癥及其它疾病研究帶來革命性突破

近日，來自劍橋大學(xué)的科學(xué)家Greg Hannon及其同事利用一種新型的虛擬現(xiàn)實(shí)模型，成功實(shí)現(xiàn)了在血管中“飛進(jìn)飛出”，并且觀察了浸潤(rùn)狀態(tài)的免疫細(xì)胞，從而萌生出了繪制出一種前所未有的腫瘤“地圖集”（atlas）的想法。

2月10日，位于倫敦的英國(guó)癌癥研究院宣布將會(huì)在未來5年投資2000萬英鎊資助Hannon的研究團(tuán)隊(duì)、天文學(xué)家以及游戲設(shè)計(jì)師，幫助其開發(fā)乳腺癌的交互式虛擬現(xiàn)實(shí)地圖，研究者表示，他們所飛躍的這種腫瘤僅僅是一種模型，而真正的模型應(yīng)該包括腫瘤中每一個(gè)細(xì)胞中成千上萬個(gè)基因以及多種蛋白的表達(dá)數(shù)據(jù)，研究者希望這種空間和功能的細(xì)節(jié)能夠幫助其揭示影響腫瘤對(duì)療法產(chǎn)生反應(yīng)的多個(gè)因素。

這項(xiàng)計(jì)劃僅僅是字符串中的一個(gè)字符而已，而研究人員的目的在于構(gòu)建出新型的細(xì)胞地圖集，即對(duì)器官或腫瘤的繪圖能夠清楚描述出每個(gè)細(xì)胞的組成和位置的詳細(xì)細(xì)節(jié)信息；同時(shí)英國(guó)癌癥研究院還給另外一個(gè)團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)勵(lì)了1600萬英鎊用來開發(fā)重點(diǎn)關(guān)注代謝產(chǎn)物及蛋白質(zhì)的類似腫瘤圖譜；去年美國(guó)國(guó)家精神衛(wèi)生研究所為細(xì)致地繪制出小鼠大腦圖譜的研究者進(jìn)行了頒獎(jiǎng)，同時(shí)在2月23至24日，研究人員齊聚斯坦福大學(xué)關(guān)于如何繼續(xù)進(jìn)行人類細(xì)胞地圖集的計(jì)劃進(jìn)行了討論。

細(xì)胞重疊

來自魏茨曼科學(xué)研究院從事免疫系統(tǒng)基因組學(xué)研究的科學(xué)家Ido Amit表示，這是一個(gè)非常熱門的話題。在過去很多年里，研究者們聚集了很多技術(shù)來幫其對(duì)單個(gè)細(xì)胞中的滿額RNAs進(jìn)行測(cè)序，這些RNAs能夠反映基因的表達(dá)情況，同時(shí)也能夠?yàn)檠芯咳藛T提供關(guān)于器官或腫瘤內(nèi)部細(xì)胞特殊功能的相關(guān)線索。

但測(cè)序方法通常要求從組織中首先分離出活著的細(xì)胞，但這就會(huì)破壞關(guān)于細(xì)胞所處位置以及和其發(fā)生相互作用的“鄰居”細(xì)胞的關(guān)鍵信息，這些信息也能夠?yàn)榭茖W(xué)家們理解細(xì)胞功能以及其在疾病組織中所扮演的角色提供相關(guān)研究線索。來自瑞典卡羅琳學(xué)院的分子生物學(xué)家Nicola Crosetto表示，目前單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)為我們帶來了很大希望，但當(dāng)我們考慮到癌癥和一些復(fù)雜的生理學(xué)組織時(shí)，我們就需要將這些信息放到空間環(huán)境中進(jìn)行研究。

而這種技術(shù)如今正在開始出現(xiàn)，2月6日，研究者Amit和Shalev Itzkovitz就報(bào)告，他們利用RNA測(cè)序技術(shù)對(duì)每一個(gè)細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序，最后開發(fā)出了一種小鼠肝臟小葉的細(xì)胞層疊圖譜（a cell-by-cell map），肝臟小葉組織能夠被分為同心層，而且研究者發(fā)現(xiàn)，在位于兩層界面中的細(xì)胞中會(huì)出現(xiàn)特殊的基因表達(dá)模式，該組織的這塊區(qū)域并不只是一個(gè)過渡區(qū)，而是一種具有特殊功能的新區(qū)域。

緊盯著蛋白質(zhì)

與此同時(shí)，研究者Greg Hannon和哈佛大學(xué)的生物物理學(xué)家莊小威團(tuán)隊(duì)開始開展合作，此前莊小威團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了一種能夠利用二進(jìn)制條碼編碼RNAs的新方法，同時(shí)這種新方法還可以利用成像技術(shù)對(duì)細(xì)胞單元格進(jìn)行讀取，這種新技術(shù)能夠同時(shí)對(duì)單個(gè)細(xì)胞中數(shù)千個(gè)RNAs進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)還不會(huì)使得這些細(xì)胞游離出自己的“鄰居”細(xì)胞；研究者莊小威表示，每次當(dāng)我利用突出的條形碼來觀察細(xì)胞的時(shí)候，都會(huì)讓我想起電影《黑客帝國(guó)》。

相比研究蛋白質(zhì)和其它分子的功能而言，對(duì)RNA的分子繪圖看起來非常簡(jiǎn)單，來自英國(guó)國(guó)家物理實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家Josephine Bunch及其同事就開發(fā)出了一種特殊的腫瘤地圖集，該地圖集中包含了關(guān)于小型分子的詳細(xì)信息，比如脂質(zhì)、藥物以及代謝產(chǎn)物，同時(shí)還包括一些大分子，比如蛋白質(zhì)，這種方法就能夠幫助研究人員對(duì)每一份樣品中大約50種蛋白質(zhì)進(jìn)行評(píng)估。

相比利用其它技術(shù)對(duì)數(shù)千個(gè)RNAs進(jìn)行測(cè)定而言，當(dāng)然這聽起來或許并不是那么讓人印象深刻，但對(duì)來自特殊組織中的50種不同組合的蛋白質(zhì)進(jìn)行解析就足以幫助研究人員鑒別主要的細(xì)胞類型以及關(guān)鍵的分子途經(jīng)。來自斯坦福大學(xué)的研究者Garry Nolan表示，相比RNA而言，蛋白質(zhì)能夠更加直接地為我們提供研究細(xì)胞功能的視角以及關(guān)鍵信息，同時(shí)也能夠更好地幫助研究人員將當(dāng)前的研究數(shù)據(jù)同幾十年前的細(xì)胞地圖集聯(lián)系起來。

不管這種方法是否足夠卓越，研究人員或許都將需要開發(fā)新型方法來展示這些數(shù)據(jù)，虛擬現(xiàn)實(shí)非常強(qiáng)大，但研究者所得到的信息量也是非常巨大的，目前他們需要開發(fā)新方法來實(shí)現(xiàn)信息間的交互作用。

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