一次测序一个细胞

正如你所料，对于一个有化学物理背景的人来说，亚历克斯·沙莱克(Alex Shalek)在博士期间发现与细胞打交道是一段令人沮丧的经历。无论是杀死癌细胞还是跟踪免疫细胞的发育，即使细胞是相同的，结果也不尽相同。

现在是美国麻省理工学院化学副教授的Shalek说:“我把我认为是一个系统，应用一个扰动，然后得到很多不同的输出。”“我试图弄清楚发生了什么事。一种可能是我做的测量很糟糕，因为我没有接受过生物方面的训练。“更诱人但不太可能的选择是，这些被认为相同的细胞实际上彼此不同。

自1962年以来，我们已经知道我们体内37万亿个细胞几乎都含有相同的基因。约翰·戈登(John Gurdon)获得诺贝尔奖的青蛙实验表明，卵细胞的细胞核可以被成年细胞的细胞核所取代，卵子会长成原始青蛙的完美克隆体。

无论DNA来自神经元还是肝细胞，它都包含了创造身体其他细胞所需的所有遗传信息。这些细胞之间的区别不在于它们的DNA;而是他们如何使用它。在正确的时间激活正确的基因会触发一个生化级联，给每个细胞提供在体内发挥其作用所需的工具。这种活动模式因细胞类型和发育的不同阶段而不同。

每当一个基因被读取或转录时，细胞就会产生一个信使RNA分子，它可以作为科学家追踪哪些基因是活跃的标记。然而，要收集足够的RNA材料进行分析，通常需要研究数千个看似相同的细胞的大量样本。这种方法类似于检查水果奶昔的含量;我们可以识别所有存在的分子，但我们已经失去了它们最初来自哪种水果以及这些水果有何不同的信息。沙莱克和他的同事们想要的是一种水果沙拉，他们可以挑选出每一块水果，并分别进行分析。

这是一场真正的分辨率革命

2013年，他们发表了一项对18个明显相同的细胞的研究，他们分别对这些细胞的RNA进行了测序。沙莱克说:“当我们开始做这件事的时候，从单个细胞中这些亚皮图水平的RNA中获得有生物学意义的数据的想法似乎有点疯狂。”这项艰苦的工作揭示了这些细胞分为两种不同的亚型，尽管表面上看起来是相同的，但它们的基因活性却有显著的差异。这不仅证明了Shalek的测量技术是正确的，也证明了我们需要重新思考细胞的分类。

决心革命

沙莱克与哈佛大学、麻省理工学院和布罗德研究所的合作者一起，致力于扩大单细胞RNA测序的规模。2015年，这导致了Drop-seq，一种利用测序、微流体和分子条形码技术的技术。每个细胞都被限制在微流体装置中的一个液滴中，在那里细胞被打开，RNA分子被标记为该细胞的唯一标识符。然后，这些液滴可以聚集在一起并进行测序，因为分子条形码可以显示每个RNA分子来自哪个细胞。

“波士顿社区的很多人聚在一起真是太不可思议了。这是只有在工程师、科学家和计算生物学家共同工作的生态系统中才会发生的事情之一。它背后的概念已经存在很长时间了，所以最终看到它实现是很高兴的，”沙莱克说。

就像Robert Hooke在350多年前第一次使用改进的显微镜观察细胞一样，单细胞RNA测序是一种观察细胞内部运作并将它们区分开来的工具——分子显微镜。英国纽卡斯尔大学(Newcastle University)皮肤病学和免疫学教授穆兹利法·哈尼法(Muzlifah Haniffa)说:“这是一场真正的分辨率革命。”随着Drop-seq和其他技术将每次实验可能的细胞数量从数百个增加到数十万个，世界各地的实验室纷纷涌向单细胞RNA测序。随着细胞数量的增加，我们有机会识别以前难以区分的更稀有的细胞类型，这可能对了解健康和疾病至关重要。

罕见细胞引发疾病

单细胞测序的一个显著成功是在2018年发现了一种新型肺细胞。这些后来被称为肺离子细胞的细胞在CFTR基因中具有特别高的活性，而CFTR基因与囊性纤维化疾病有关。事实上，这些罕见的细胞似乎负责肺部几乎所有的CFTR活动，使它们成为新治疗的主要目标。

它实际上是在解构整个疾病

两组研究人员分别鉴定了离子细胞，并共同发表了他们的发现。其中一个小组包括与诺华生物医学研究所(NIBR)的合作，该研究所仍有一个积极的项目来表征这些细胞。

“这是一个很好的例子，因为它突出了如果你能识别出一种相当罕见的疾病相关细胞类型，它是多么强大，”位于瑞士巴塞尔的NIBR下一代测序全球负责人乌尔里克·诺曼(Ulrike Naumann)说。这证实了NIBR确实应该进军这一领域，自那以后我们肯定进行了一些投资。

NIBR正在使用单细胞测序技术将疾病的特征描述到一个新的细节水平。例如，Naumann说，许多细胞的传统RNA测序很难区分不同的炎症性皮肤病，因为信号被“愤怒的角质形成细胞[皮肤细胞]信号”淹没了。通过将疾病分解为单个细胞类型，她的团队正在努力了解为什么它们对治疗有不同的反应。

诺曼说:“这实际上是在解构整个疾病——了解关键成分是什么，找到那些与疾病相关的细胞类型，这些细胞类型中的失调通路，最终的目标是找到新的靶点。”

细胞周期表

离子细胞的发现凸显了我们对罕见细胞类型在我们身体功能中的重要性的认识差距。然而，填补这些空白是一项艰巨的任务。哈尼法是人类细胞图谱计划的成员，该计划旨在识别我们体内所有不同的细胞。自2016年成立以来，来自75个国家的2000多名研究人员加入了该计划。

到目前为止，已经出版了十几本地图集，包括肠道、小脑、气道、心脏和肝脏。她说:“就像你有元素周期表一样，我们也有组成人体的细胞周期表。”

似乎这还不够雄心勃勃，我们的细胞在一生中表现非常不同，从子宫内发育的最初阶段到老年。识别这些变化可以为一些疾病的发展提供线索，并找到治疗它们的新方法。

找到一种切断这种活动的方法可能会产生新的治疗方法

哈尼法对一种名为威尔姆斯瘤的儿童肾癌的研究显示了这种方法的潜在价值。与成人癌症不同，儿童癌症通常是由单一突变引起的，这种突变破坏了细胞的健康发育。她说:“儿童癌症几乎就像是一种异常的发育形式。”

哈尼法发现，肿瘤中有很多类似于胚胎中发育的肾细胞的细胞。由于某种原因，这些癌细胞似乎停止了正常的发育过程。这增加了一种可能性，即用生长信号分子治疗肿瘤细胞可以促使它们变得健康，从而取代了杀死癌症的化疗，后者可能有长期的副作用。

虽然有些疾病，比如肝母细胞瘤，可能是由发育停滞引起的，但其他疾病可能是由于发育过程在错误的时间和地点触发的。哈尼法发现，炎症性肠病或湿疹等疾病的基因活性通常只存在于发育中的肠道或皮肤细胞中。找到一种停止这种活动的方法可能会产生治疗炎症性疾病的新方法。

理解感染

然而，它在疾病上的应用远不止癌症。甚至我们对传染病的理解也可以通过单细胞测序来改变。导致Covid-19的病毒Sars-CoV-2是最近一个值得注意的例子。像其他病毒一样，它根据细胞表面的受体选择性地感染我们体内的细胞。

德国柏林分子医学Max-Delbrück-Center的系统生物学教授Nikolaus Rajewsky说:“病毒侵入细胞，并以一种巧妙的方式操纵它们的分子机制。”“例如，从分子的角度来看，(单细胞分析)可以告诉你肺部的哪些细胞实际上受到了感染或治疗的影响，以何种方式受到了影响。”

当大流行来袭时，人类细胞图谱将重点转向了Covid-19。它确定了眼睛、鼻子、唾液腺和肺部中容易感染Sars-CoV-2病毒的特定细胞。这一知识有助于为后来对Covid-19患者之间不同反应的研究提供信息，并为口罩的好处提供了进一步的证据。

我们开始将这项技术应用于从埃博拉到麻风病的所有疾病

单细胞技术的进步正在帮助将其覆盖范围扩大到那些没有基础设施来实施像Drop-seq这样的技术的传染病实验室。Shalek和麻省理工学院的化学工程教授Christopher Love一起开发了一种新的方法来单独分离细胞，称为Seq-Well，它使用类似于微型冰块托盘的东西，每个孔可以容纳一个细胞。

“我们的目标是去除所有复杂的东西，”沙莱克说。“我们开始将这项技术应用于从埃博拉病毒到麻风病的各种疾病，这些地方确实迫切需要了解潜在的生物学特性，但由于基础设施、成本或可及性等原因，这些技术无法到位。”

以细胞为基础的医学

分析单细胞的力量意味着我们也许能够超越治疗疾病的范畴，而是完全预防疾病的发生。Rajewsky说:“我们可以检测到细胞偏离正常的最早变化，并推动它们恢复健康。”“细胞医学的理念是在人类出现症状之前治疗细胞。”

许多最常见的与年龄有关的健康状况，如心血管疾病、癌症或痴呆症，需要多年或几十年才能形成。与阿尔茨海默病相关的最早变化可能在症状出现前20或30年就开始了，到那时，大脑已经出现了广泛的、无法弥补的损伤。

目前治疗这些疾病的方法侧重于预防，通常是通过改变生活方式，或者在损害发生后进行治疗。以细胞为基础的药物可以填补两者之间的空白，在细胞完全解体之前治疗它们。单细胞技术使细胞中的这些异常变化比以往任何时候都更早地被检测到。这有可能作为一种对无症状人群的健康检查形式，或者作为一种通过遗传或生活方式因素监测特定疾病高风险人群的方式。Rajewsky说:“最早的变化发生在单细胞水平，这是我们可以攻击的地方。”

细胞医学的理念是在症状出现之前治疗细胞

识别疾病的最初迹象可以揭示这些变化的分子原因，并找到新的治疗靶点。就像哈尼法对威尔姆斯肿瘤的研究一样，Rajewsky说，这种理解将使我们能够治疗受损细胞，而不是简单地杀死它们。纠正细胞活性的一种方法是使用工程mRNA。正如辉瑞biontech和Moderna的新冠病毒疫苗使用mRNA来促使我们的细胞产生Sars-CoV-2刺突蛋白一样，mRNA也可以用于促进其他蛋白质的产生。“mRNA可以被编程来表达这些细胞中的任何东西。所以这也是一种非常有针对性地干扰特定细胞的绝妙机制。”Rajewsky说。

Rajewsky是LifeTime倡议的协调员之一，这是一个横跨90多个研究机构的欧洲项目，使用单细胞分析来推进基于细胞的医学。这包括使用机器学习技术来分析大量数据，以及标准化和简化研究样本的程序。我认为这种方式将决定未来几十年的发展。它不像测序人类基因组那样，你有一个最终的产品，”Rajewsky说。

大规模、雄心勃勃的项目，如人类细胞图谱(Human Cell Atlas)或终身计划(LifeTime Initiative)，证明了对单细胞测序的渴望。然而，即使我们有细胞周期表，或者可以识别出最早的细胞疾病迹象，这仍然只是一个开始。毕竟，我们是多细胞生命形式，每个细胞都受到其邻居的影响。在将我们的理解分解到单个细胞的水平之后，我们需要学习如何将其重建到与人类和微生物的混合细胞接触的动态组织。

沙莱克说:“坐下来想想这个领域在这么短的时间内取得了多大的进展，这真是太棒了。”但当你衡量得越多，你就会更加清楚地意识到还有多少东西需要衡量。”

伊恩·勒·吉尤，法国巴黎科普作家