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單細胞分析技術研究呈“井噴”式增長
  • 發布日期:2015-07-10      瀏覽次數:2969
    • 單細胞分析技術研究呈“井噴"式增長

      [導讀] 近年來,單細胞測序逐漸大眾化,相關的論文發表數量在2010年后呈指數增長之勢,在高品質期刊上發表的單細胞研究成果屢見不鮮。其產生的影響深遠,以致Nature Methods將單細胞測序選為2013年度重大技術,并在2014年首刊專述。

        學理工的人大概都有這樣的感覺,很多規律和現象都可以用理論、公式或算法來描述及推導。只要知道了所有的條件,便能預測結果。反過來,也可以通過現象反推關鍵的成因。久而久之,我們也習慣并愛上了這樣邏輯清晰、條理分明的世界。以至于我們時常因為意外的結果徒然而嘆,也為尋找到那孜孜以求的“理"而歡欣鼓舞。拋開現實里的林林總總,理工男女的生活可以很簡單——以“理"立身,有“理"走遍天下,無“理"無地容身。這樣的準則對某些人來說甚至可以上升到人生哲學的高度——直到他們遇上了生物學。

        相比數理化,生命科學相當“后進"。在數理化已經發展到有相當完整的理論體系的今天,生物學,尤其是分子生物學可謂是才剛剛起步。“不幸的"生物工作者還處于認知的原始積累階段。我們研究的幾乎每一個對象,每一種方法,大概還沒有可以宣稱已經研究透徹的例子——即使對象是簡單如病毒這樣連生命都算不上的活性大分子。實驗不能重復,現象無法解釋這樣的事在生物實驗室里是家常便飯。許多人都遇到過PCR擴增失敗,或電泳多出一條帶這樣的事。多數選擇再做一次看看,而不是尋根究底。因為整個系統太復雜、變量太多太多了。

        


        系統的復雜程度太高是一方面,另外一個原因是研究手段的局限(當然還有更多客觀原因,非本文主旨所以省略)。微觀世界的研究手段的升級依賴于其他科學門類的進步,對手段的依賴必然導致方法論的單調。在分子和細胞生物學領域,許多人習慣用宏觀思維去理解微觀世界,比如重視群體現象而忽視個體差異,用一群相關的細胞代替一個系統。而對一個復雜的系統用籠統的手段進行研究,得出的結論自然是粗淺的。

        雖然沒人做過統計,但據估計至少95%以上的現代生物學研究成果是建立在對細胞群體的研究基礎上。忽略細胞異質性(Cellular Heterogeneity)的方法固然降低了系統的復雜度,簡化了流程。其帶來的生物信息不可逆的丟失也是顯而易見的。這種平均化的方法必然導致信息的稀釋或丟失,在某些情況下甚至會讓人得出矛盾的結論。另外,該方法讓發現并分離細胞群體中的“異類"的嘗試變得難上加難。如此,只有強信號才有可能被檢測到。而這不僅讓以往科學家們的努力有了不過是摘取了低處枝條上果實的意味,也讓部分成果的準確性打上了問號。

        單細胞分析技術正是解決上述問題的方法,其中zui引人注目的是單細胞測序技術(Single-Cell Sequencing)。然而,細胞異質的不確定性導致需要同時分析很多單細胞以消除小量樣品可能帶來的偏差,而這直接和實驗可行性掛鉤。幸運的是,由于技術的進步和費用的降低,單細胞測序技術近年來已得到迅速推廣。通過對單個細胞的逐個測序,信息的精度、深度,以及信息量可獲得幾何級數的增長,隨之帶來的是我們對具體對象更加翔實和準確的了解。而且,通過數學方法,高度相關的細胞可以被整合起來當作亞群體處理以部分消除單個細胞的隨機異質性,或者按相關性重排以構建全新的不依賴于傳統時間軸的圖譜。這些新手段已經給我們帶來了一些的認知。那些前沿科學家們所取得的成就,同時也刺激著更多的人加入他們的行列,形成了正反饋。

        近年來,單細胞測序逐漸大眾化,相關的論文發表數量在2010年后呈指數增長之勢,在高品質期刊上發表的單細胞研究成果屢見不鮮。其產生的影響深遠,以致Nature Methods將單細胞測序選為2013年度重大技術,并在2014年首刊專述。在后面的文章中我將會挑選幾篇有代表性的文章談談它們的意義。有意思的是,二代測序技術已經在2007年當選Nature的年度重大技術。單細胞研究的流行無疑讓它的使用拓展到了更廣闊的領域。

        單細胞研究不僅在DNA和RNA測序方面取得了極大的進展,單細胞質譜分析(Mass Cytometry)也正在逐漸得到更多的關注。該技術用帶有重金屬原子標記的單克隆抗體對細胞表面和細胞內的關鍵蛋白進行標記,然后依次等離子化細胞,通過質譜分離重金屬原子并分析其豐度來獲取相應蛋白在各細胞內的表達情況。該技術也叫質譜流式細胞技術,相比熒光流式細胞技術,其主要特點是背景低、通道互擾小,所以可以同時分析更多的蛋白質。如今可用的重金屬標記已達35種,這是基于熒光的檢測手段無法企及的(的熒光流式技術可一次檢測16-18種蛋白)。該技術可以一次分析百萬量級的單細胞,而且沒有理論上限,超出單細胞測序幾個數量級。因此可以用來構建非常詳細的細胞關聯圖,尤其適合分析高復雜度的系統,比如血液中的細胞。另一方面,單細胞質譜無法像測序那樣對全基因組進行分析,但是由于它是直接對細胞的功能的執行者——蛋白質進行解析,跳過了對細胞內各種基因表達調控機制的考量,其意義是非常明顯的。

        此外,單細胞測序技術讓微流控芯片技術(Microfluidics)得到了發展。除了在制備單細胞測序文庫方面具有優勢以外,該技術在其他領域內的應用也得到了拓展,如在微流控環境中進行細胞培養。該方法可將少數細胞分離到納升級(nL)的獨立單元中分別培養并進行定向引導,然后可以立即利用微流控系統制備測序文庫。在干細胞研究以及生物制藥領域,該技術應該有著廣闊的應用前景。

        在單個細胞層面的研究近年來經歷了井噴式的增長。然而,其應用主要體現在基礎研究中。目前臨床上*被使用的單細胞檢測法是胚胎植入前遺傳學診斷(PGD, Preimplantation Genetic Diagnosis)。循環腫瘤細胞(CTCs, Circulating Tumor Cells)雖然在定義上是存在于循環系統中的極少量單個細胞,臨床上仍然是先富集然后進行整體分析。對單個CTC進行分析的必要性已有探討,但開發出相應的技術并在臨床上被接受還有一段路要走。

      [來源:生物探索]

    魏經理
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