Science Advances：一个更好的细胞多样性地图
不是所有肿瘤中的癌细胞都是生而相同的; 也不是所有的免疫细胞 (或所有的肝细胞或脑细胞) 都有相同的工作。它们的功能很大程度上取决于它们的位置。现在，来自格莱斯顿研究所、加州大学旧金山分校 (UCSF) 和加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 的研究人员开发了一种比以往任何时候都更有效的方法，可以同时绘制组织或肿瘤中单个细胞的特殊多样性和空间位置。
这种名为 XYZeq 的技术本周发表在《科学进展》(Science Advances) 杂志上。它将一个组织分割成一个微观网格，然后分析网格每个方格中完整细胞的 RNA，以便对每个特定细胞在其空间位置上的功能有一个清晰的了解。这为组织的组织和疾病期间 (包括癌症) 不同细胞类型之间的相互作用提供了新的见解。
“我们所建立的本质上是一种通过测序结合显微镜和单细胞分析的方法，” 加州大学旧金山分校医学副教授、论文第一作者 Chun Jimmie Ye 博士说。“这项技术让我们离创造现代人体图谱更近了一步。它不仅能让我们看到特定组织中有哪些细胞，还能看到它们在该组织中的位置，它们的关系，以及它们如何随着疾病的变化而变化。”
他说:“我认为我们正在朝着这个方向迈进一步，通过分析组织来诊断、描述或研究疾病; 这是未来的病理学，”Alex Marson 医学博士说，他是该研究的通讯作者之一，也是加州大学旧金山分校格拉德斯顿基因组免疫学研究所 (Gladstone-UCSF Institute of Genomic Immunology) 的主任，也是加州大学旧金山分校医学副教授。 在过去的十年里，单细胞测序技术的出现——让研究人员能够同时分析 (或排列) 一个细胞中所有的 DNA 或 RNA——为组织中细胞的多样性提供了新的线索。然而，这种技术，以及对细胞位置数据的实验整合，使用目前可用的方法仍然具有挑战性。所以，虽然研究人员可以看到一个组织包含了多种多样的细胞，但他们不知道这些不同的细胞混合物是如何排列的。
“到目前为止，大多数人所做的是取出整个组织，研磨，然后从混合物中获得单细胞数据，” 格拉德斯顿博士后学者、新研究的第一作者之一 Youjin Lee 说。“一旦组织被碾碎，所有关于细胞空间关系的信息都会丢失。有了这种新方法，我们可以保留每个细胞来自哪里的信息。”
在 XYZeq 中，一片组织被放置在一个载玻片上，将组织分成数百个 “微孔”，每个微孔大约有一粒盐大小。组织中的每个细胞都被标记上分子条形码——一段短短的 DNA——这是它所包含的微孔所特有的，就像一个社区的邮政编码。然后将这些单元格混合并分配第二个条形码，以确保给定正方形中的每个单元格具有自己的惟一标识符，就像社区中的街道地址一样。最后，对每个细胞的 RNA 进行测序，结果保留了两个条形码，从而告诉研究人员 RNA 在组织中的确切位置。
为了测试 XYZeq 的实用性和有效性，研究小组从患有肝和脾肿瘤的小鼠组织中取样。他们的新方法可以让他们可视化癌细胞和健康细胞是如何在组织样本中相邻排列的。 然而，这种基本的划分——可以用其他方法看到——并不是他们所能看到的全部。研究小组还发现，位于肝肿瘤附近的一些细胞类型不是均匀分布的; 免疫细胞和特定类型的干细胞聚集在肿瘤的某些区域。此外，某些干细胞有不同水平的 RNA 分子，这取决于它们离肿瘤的距离。
“如果没有 XYZeq 所传达的空间信息，我们将永远无法看到这种模式，” 加州大学旧金山分校的研究生 Derek Bogdanoff 说，他是这项研究的第一作者之一。
研究人员还不确定这种模式意味着什么，但他们暗示了一种可能性，即由肿瘤或肿瘤附近产生的分子信号会影响附近细胞的行为。
这就是 XYZeq 被创建来显示的空间信息。这种方法不仅有望帮助研究人员理清癌变肿瘤周围复杂环境中的细胞角色，而且有望揭示其他器官和疾病中的细胞模式。例如，大脑包含各种各样的细胞，它们的物理排列会影响它们交流和存储信息的方式。
为了开发 XYZeq 系统，研究人员必须构建每个单独的组件，这需要大量的时间和机器投资，不是所有的研究小组都能得到。因此，该团队目前正在研究扩大该技术规模的方法，以便让其他科学家更容易获得该技术。
“这项技术生成空间定位的单细胞数据，可以应用于不同疾病的组织，”Eric Chow 博士说，他是加州大学旧金山分校的生物化学助理教授，也是这篇论文的通讯作者。“最终，这将帮助我们能够在临床环境中使用它。”
原文链接：http://www.bio360.net/article/159608
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