科学家将分类和测序人体所有细胞_0
时间:2017-12-07

  科学家将分类和排序身体中的所有细胞 - News - Science Net

  计算生物学家Aviv Regev喜欢挑战一些看似不可能完成的任务。 2011年,她与分子遗传学家Joshua Levin合作测试了RNA测序的几种方法。科学家希望找到这些技术的局限性,看看哪种方法效果最好。他们用降解的RNA或非常少量的分子处理样品。最终,Levin指出,一些技术是高度敏感的,可以检测到含有少于单个细胞中RNA含量的样品。

  对于雷格夫来说,这似乎是一个很好的机会。她一直在寻找探索复杂的基因网络如何在单个细胞中工作的方法,并且想知道这些网络在每个细胞中的差异以及不同细胞群体如何协同工作。

  这些答案将揭示细胞如何建立复杂的有机体,如人类。美国Bode研究所的Regev和Levin对来自小鼠骨髓的18个似乎相同的免疫细胞进行了RNA测序,发现它们中的一些与基因表达模式中的其余细胞不同。他们就像两个不同的细胞亚型。

  这使得Regev想要进一步向前推进研究,使用单细胞测序来了解身体中存在多少种不同的细胞类型,他们在哪里,以及他们如何工作。 Regev的实验室同时测试了18个细胞,测量了总共数十万个RNA,并将单细胞分析和基因组编辑相结合,看看当关键调控基因被抑制时会发生什么。

  其结果是发现了几种新的细胞类型,例如,以确定两种新型的视网膜神经元。但是Regev也希望找到更多的细胞类型。在2016年底,她帮助启动了国际人类细胞遗传学项目。该计划准备对人体内所有(估计37万亿个)细胞进行分类和排序。

  瑞典皇家理工学院的微生物学家MathiasUhlö指出,单细胞的研究正变得越来越流行。但是我认为人类细胞毒性项目将成为历史上最重要的生命科学之一,甚至比人类基因组计划更重要。

  曾经认识Regev 18年的计算生物学家Dana Peer在纽约市表示,Regev喜欢这个大型项目。雷格夫非常独特的观点是她的视野非常开放。我从来没有见过一个能同时深入和创造性地思考这么多事情的科学家。

  未解决

  当雷杰夫还是以色列特拉维夫大学的本科生时,学生在开始学习之前必须选择一门课程。但是她不想投票。太多有趣的事情。她说。最后,她选择了一门先进的跨学科课程,同时学习多门课程,直接跳读本科学士学位,攻读硕士学位。

  里格夫大学本科生的转折点是由进化生物学家伊娃·雅布隆卡(Eva Jablonka)指导的,雅布隆卡(Jablonka)提出了一个有争议的表观遗传进化理论,雷格夫欣赏雅布隆卡在批评面前的勇气和坦率。雷格夫认为,简单的方法总是很多,但选择走艰难之路的人更加令人印象深刻。

  杰布隆卡的课程有雷格夫最喜欢的复杂遗传问题。她说,基因是非常有趣的,但更有趣的是基因之间的相互作用。第一个基因合作的媒介是细胞。

  然后Regev在博士学习。在以色列Weizmann科学研究所Ehud Shapiro实验室的计算生物学方面。 2003年,她搬到了哈佛大学的鲍尔基因组学研究中心,里格夫拥有自己的独立小团队。

  Regev专注于通过观察细胞中的RNA分子来分析遗传网络。 2004年,她将这种技术应用于肿瘤,从而发现了不同类型癌症之间共有的基因表达模式,以及一些更具体的基因表达模式。到了2006年,她35岁,在波德研究所建立了自己的实验室。

  打破相似性

  在博德研究所,Regev致力于研究如何从RNA测序数据中筛选复杂的信息。 2011年,她开发了一种不使用参考基因​​组的方法来组装完整的转录组,这在生物体的基因组没有深度测序时非常重要。

  当时,莱文还提出了测序单细胞RNA的前景。到目前为止,单细胞基因组学几乎是不可能的,因为该技术对于检测细胞中的微量RNA或DNA不够敏感。不过,这一情况在2011年开始发生变化。

  Regev等人使用18个免疫细胞,也是树突细胞来测试该方法。现在在纽约基因组中心工作的Regev的博士后Rahul Satija提到,当时我在做实验,同样类型的细胞的测试也是一样的。然而,结果并非如此,他发现了两种完全不同的细胞亚型。即使在相同的亚型中,个体细胞和免疫基因的调控也是非常不同的。雷格夫回忆说,这是一个非常小的研究,但发现了很多信息。

  在标准基因测序中,研究人员从许多细胞的混合物中提取DNA或RNA,以产生整个细胞群体的平均读数。 Regev比较这种方法水果冰沙。颜色和口味可以建议冰沙的成分,但一个或甚至十几个蓝莓的味道很容易被一堆草莓覆盖。

  相比之下,单细胞数据就像水果沙拉。你可以很容易地从黑莓分离蓝莓。雷格夫说。这有助于揭示细胞的多样性。生物学家可以使用单细胞基因组学来对肿瘤进行测序,以确定哪些基因是由恶性细胞表达的,这些恶性细胞是由非恶性细胞表达的,由免疫系统或血管表达的,可以推动新型癌症药物的开发。

  该技术还可以帮助开发许多其他疾病的药物。在全面分析哪些细胞是高致病性基因的情况下,了解哪些基因是潜在的药物靶标更具临床相关性。

  事实上,Regev并不是唯一一个痴迷于大规模单细胞分析的人。至少自2012年以来,科学家们一直想用这些技术来绘制其他人类细胞类型。斯坦福大学生物工程师斯蒂芬•奎克(Stephen Quake)是陈扎克伯格生物技术中心的联席主管,他说几乎与此同时,世界上许多地方的研究小组都提出了这个想法。

  人体图谱

  在2014年左右,Regev开始了有关细胞测绘的讲座和研讨会。威康信托基金会Sanger研究所细胞遗传学主任Sarah Teichmann听说了Regev的想法,去年与她联系,询问她是否愿意共同创建一个国际人类细胞测绘项目。这个项目不仅需要基因组研究人员的参与,还需要生理学专家参与各种组织和器官系统。

  Regev抓住机会,她和Teichmann现在是人类细胞膜计划的联合负责人。该项目计划对各种人类细胞的RNA进行测序,然后利用这些基因表达谱对细胞进行分类,确定新的细胞,并绘制所有细胞及其分子的空间组织。

  该项目还旨在发现和表征人体内所有可能的细胞状态。科学家们认为,人体内有300多种主要的细胞类型,但是Regev认为人体细胞的类型和状态远远超过了这个数字。 Teichmann指出,这个项目还处于起步阶段。

  一些科学家担心,人类细胞膜计划将耗尽其他项目的资金和努力,批评许多类似的重大国际科学项目。 Regev实验室的博士生Atray Dixit指出真的有这样的压力。我们知道有很多重要的发现在学术上是低风险的。但成本太高。我们应该思考如何在学术意义和经济成本之间找到一个平衡点。

  此外,英国剑桥大学的发展生物学家Azim Surani不确定项目是否会平衡数据量和信息深度。人类细胞图给你一个大的图片,但是你不能深入了解不同的细胞类型以及它们是如何相互关联的。因此,很难说人类细胞图的投入产出率有多高。他说。

  Surani也怀疑单细胞基因组学是否已经足够成熟,可以开展一个大项目。技术已经成熟到您充分的优势?他说。例如,从组织中提取单个细胞而没有偏见并且不影响RNA质量仍然是非常困难的。如果有许多小组独立地研究这些问题,那么效果可能比现在大规模小区的直接测绘更好。

  很多人也担心这个项目什么时候能够完成。但是Regev认为这并不是唯一的目标,计划是模块化的,你可以把它分解成许多片断,她说,即使项目编目了视网膜上的所有细胞,对于药物开发也是非常有用的。时间将证明它的价值,她说。

  现在,雷格夫正在日夜工作。她对细胞的无限热爱使她的工作强度和高度关注。我是一个非常幸运的人,做我最喜欢的事情。无论怎样看,细胞都是神奇而迷人的。她说。 (唐一compiled编)

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  自然报告(英文)