未来的空间生物技术实验室

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发表:2022年2月7日

| 乔治·伊曼纽尔

结肠癌组织。信贷:Vizgen

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技术驱动的生物创新。新技术的不断创新在过去的一个世纪已经导致我们不断改进对生物系统的理解。在未来,研究实验室将继续采用新技术,能够执行以前不可能的实验:新工具将使新的实验例程。由于生物系统组成的空间组织细胞,每个利用一个特定的基因组合的基因组,这将包括高度多路复用技术能够进行跨整个组织单细胞生物标志物分析分辨率,给我们直接了解生物学。

现在,通常一次测量几个生物标记物在生物组织(例如,immuno-fluorescence染色的一片脑组织单个蛋白质),但大多数技术捕捉这个空间数据没有足够高的带宽来捕获超过几rna或蛋白质等生物标志物。然而,在基因组有成千上万的独特的基因。测量一个基因并不提供一个清晰的迹象和区分各种细胞发生了什么礼物。另一方面,实验执行高度多路测量往往失去空间上下文。

这个缺陷可以使人难以理解的生物复杂性。幸运的是,一个很有前途的领域称为空间生物学承诺的桥梁。今天的研究人员在这个领域开始使用技术,同时捕获的安排许多蛋白质,RNA转录或其他生物分子与单细胞的决议。数据可以用于空间配置文件中的所有细胞组织,形成一个细胞的阿特拉斯可以揭示小说生物机制和作为参考地图未来工作。尽管今天的技术还不能够识别每个分子在生物组织,未来的发展将继续提高价格的上限可能通过空间生物学实验。

如此多的潜力,单细胞空间生物技术将成为未来生命科学实验室的一个不可或缺的方面。通过生产大,高质量的数据,这些技术将为未来的科学家提供一个新的、更明智的透镜,透过它来解释他们的研究。

数据越多越好

让我们考虑两种方法理解一个复杂的生物系统。采取宏观生物系统模拟,我们可以努力理解像热带雨林生态系统自底向上,一个植物物种,仔细研究每一个植物生长和如何与周围的环境相互作用。另一方面,我们可以从上到下通过观察生态系统作为一个整体,然后磨练成组成植物物种的生态系统是如何构建的。在第一种方法,虽然你已经彻底了解系统的各个组件,很难拼凑他们复杂的相互作用。第二,很难了解每个植物物种然后导致整个生态系统。无论是方法直接提供的全貌;相反,同时获取足够的信息对所有生物在生态系统中理解的函数可能产生更直接的理解。

生物组织的功能就像一个生态系统,与不同的细胞类型复杂相互作用形成整体。生物组织,因此,要完全了解一个全面的视图使用空间生物学分析细胞捕获每个细胞和分子的详细数据同时捕获的信息组织中的每一个细胞。细胞类型在数量惊人的参数可能会有所不同。与丛林一样,科学家们将受益于同时分析多个参数不仅识别细胞类型,而且获得的单个细胞生理学是受到周围环境的影响。这种类型的数据可以通过一个称为多路复用的技术,科学家们可以捕获许多生物目标信息或参数在一个单一的实验。

目前很多空间技术将多路复用策略,但这些旨在检测RNA表达主要领域推动的上限多少独特的RNA物种能被探测到。现在,只有最先进的大规模多路复用技术可以捕获数以百万计的数据点为成千上万的生物分子在单一实验中通过分子条码和标签组合的组合。在实验室里的未来,然而,这种级别的复用将成为典型,允许科学家一个生物系统的快照并使用这些信息来寻找模式,更好地识别趋势和标记分子的因素是健康和下降的标志。

整个故事通过更高的分辨率和灵敏度

生物系统时,特定的基因转录和蛋白质的定位和行为在个别细胞类型提供了直接洞察整个细胞和整个生物体是如何运作。这就是为什么新技术解决感兴趣的细节和可靠地检测这些分子不断地发明和改善世界各地。在未来几年,光学和成像技术的进步将产生新一代的技术,将提供一个直接窗口细胞生物学和较大的生物系统的动力。

而在单细胞成像和亚细胞的决议是一个很常见的现象在今天的实验室,高度敏感的成像技术,可以捕获大量多路复用数据分辨率单细胞是极其罕见的。一个符合这些标准是目前的技术MERFISH(多路复用Error-Resistant荧光原位杂交)定量技术可以在数以百万计的个人空间检测RNA转录的基因在单个仪器运行完整的组织——包括基因表达在非常低的水平。虽然这技术是刚刚开始发现进入今天的基因组学实验室,未来几十年可能会看到MERFISH技术成为单细胞运行空间基因组学研究的主要工具。此外,单细胞技术检测蛋白质种类和代谢状态将变得更加高通量和实现更高的分辨率,使他们能够生产他们自己的大规模多路数据。

一旦这些技术可用,实验室未来的可能会配备多个仪器能够捕捉各种类型的高度多元空间数据,提供一定程度的清晰,将迎来一个生命科学研究的新时代。

访问技术

越来越多对多学科研究的事实产生可靠的数据。科学家与不同专业、视角和方法都带来一些新的和有价值的。未来,实验室的仪器生产大规模多路复用单细胞数据将向众多学科的研究人员,甚至那些没有丰富经验运行空间实验。跟上一代数据,数据科学的进步,就能很容易地存储和处理这些技术所产生的大量的信息。在不断增长的大量的数据,数据科学家的作用和计算生物学家将变得比以往任何时候都重要。他们的努力产生新颖的方式来分析大规模多路复用实验和比较结果跨多个实验平台分析RNA,蛋白质和代谢目标将帮助该领域前进。