新方法大规模单细胞分析发达

基因研究显示许多基因与常见和罕见的疾病,但了解这些基因带来疾病和使用这些见解帮助开发疗法,科学家需要知道他们是活跃的。研究单个细胞可以帮助实现这一目标,通过测量特定细胞类型的基因活动。科学家需要配置所有细胞类型和比较它们在体内器官,了解全方位的人类疾病,但是这是很难用现有的方法。

现在麻省理工和哈佛大学的研究人员已经开发出一种健壮的实验管道,可以配置更多更多的组织细胞类型可以与其他技术研究,以及机器学习方法来把这个数据和查询生成的地图,或者阿特拉斯。团队用它来确定特定的细胞类型从不同组织参与多种疾病。他们的方法将使其他大规模研究的不同类型的细胞和组织间的对比图,包括冷冻组织细胞,可以收集到很多病人。这项工作打开了一个丰富的样本存储在研究全球收集这种单细胞分析,科学家也带来了他们的目标又迈进了一大步的人类细胞图谱目录输入人体的每个细胞,在大量的个人来自不同背景。

以前的单细胞研究大多集中在一种组织类型,创建组织地图。使用他们的新管道,团队建立了一个大规模的阿特拉斯成千上万的体内细胞跨多个组织。这允许他们发现意想不到的新功能和基因表达程序几个细胞,肌细胞等项目在肺结缔组织细胞表达。研究结果还显示遗传细胞在不同组织之间的相似之处,并与某些细胞类型为第一次特定疾病。

atlas是第一个cross-tissue地图集是基于测量单个细胞核内基因活动,以使团队能够捕捉到更多种类的细胞类型比现有的方法,测量从整个细胞的基因表达。

研究人员说他们的阿特拉斯将刺激许多新的研究在健康和疾病,并公开与科学界通过分享它GTEx门户和广泛的单细胞门户。

本研究是国际的一部分人类细胞阿特拉斯(HCA)财团,它的目标是人体的每一个细胞类型映射为基础理解人类健康和诊断、监测和治疗疾病。scientist-led财团,一个开放的、全球HCA是研究人员的共同努力,学院,和资助者在世界范围内,有超过2300个成员来自83个国家的全球各地。

纸是四个主要的协作研究人类细胞的阿特拉斯发表在科学本周,创建全面、公开可用cross-tissue细胞地图册。互补的研究阐明健康和疾病,并将单个人体细胞对阿特拉斯。

“这些研究是一个关键的时刻为单细胞研究和人类细胞阿特拉斯,”特拉维夫雷格夫说,文章的第二作者的研究核心成员学院广泛研究开始时,目前的基因泰克研究和早期发展。“在我们的研究中,我们发现这种方法可以生成关键的见解对细胞和组织的角色在许多疾病,这将引发新的科学和生物医学调查旨在对医学的一个共同的目标。”

在正确的时间正确的团队

在过去的十年里,Regev在卡拉曼细胞天文台和其他广泛的领导人在发展和实施技术,分析基因活动,或RNA表达,在单个细胞,但是这些方法并不适用于大细胞的脂肪和肌肉组织或微妙的细胞像神经元。所以Regev实验室的科学家开始开发新方法可以应用到更广泛的细胞类型通过孤立的细胞核RNA测量,而不是整个单元。此外,这些方法可以方便地应用于冷冻,而不是新鲜的组织,这将使研究人员采集大量的样本需要捕捉全球人类种群的多样性。

在平行,另一组广泛的科学家意识到他们将受益于相同的方法。广泛的研究人员与Genotype-Tissue表达式(GTEx)项目,由美国国立卫生研究院资助,已记录多小的DNA序列的变化,包括疾病有关的变异,可以影响基因表达在人体的许多组织。自2010年以来,他们分析了几十个组织类型的使用方法,从数百个捐献者的过程组织成批量混合,但是他们想要看到改变单个细胞的遗传变异。

“我们需要一个更精确的观察细胞在组织内部,由于细胞生物学发生的地方,都在健康和疾病,“研究所科学家克里斯汀Ardlie说,新研究文章的第二作者,GTEx实验室的主任在广泛的数据分析和协调中心。

现有RNA单细胞测序方法可以用来分析新鲜组织,但GTEx组织银行的样本都冻结了。Ardlie和她的团队怀疑single-nucleus方法正在开发Regev的实验室可以给他们一种强大的方法来分析库存冻结样品,和更多的细胞类型,而向他们的同事提供一个全面的人体组织他们可以使用基准single-nucleus方法。

”这两组互相需要,在正确的时间,建立扩大这些研究的新颖方法,”说研究co-first作者Gokcen Eraslan,博士后研究员Genentech的成员是谁卡拉曼研究开始时细胞天文台。

制定一种新的细胞图谱

在新的研究中,GTEx团队Regev实验室,和他们的同事合作开发一个新的大规模single-nucleus测序管道。为了由Orit Rozenblatt-Rosen,细胞和组织的执行主任基因组学在基因泰克是科学细胞天文台主任卡拉曼在研究过程中,研究小组首先优化四个不同的single-nucleus协议,然后用它们来分析200000个细胞在冷冻的样品8 GTEx最初收集的组织类型的项目。他们雇了一个deep-learning-based模型来比较不同组织的细胞概要文件,捐助者、和方法,并显示出single-nucleus分析管道以及黄金标准执行的方法测量在单个细胞RNA,而捕获细胞单细胞方法无法捕捉。

研究人员生成cross-tissue分子参考地图,揭示了关键数据驻留在各种组织细胞类型。“有了这些新技术,我们能够图表细胞在人体健康组织,“Rozenblatt-Rosen说。“这样做给了我们一个全面的基础疾病理解出错。”

科学家们还表明,这种方法可以生成新的生物见解,这可能引发新的研究结果与健康和疾病。例如,在所有组织,团队观察到两个种群的一种叫做巨噬细胞的免疫细胞:一个种群执行免疫作用,另一个支持组织的功能,用不同比例的每个发现的各种组织。这一发现有助于解释如何组织实现自动调整的平衡,或体内平衡,一个名为单核细胞类型的白细胞如何成长为巨噬细胞与不同的功能。在肺,他们也观察到结缔组织细胞成纤维细胞表达基因程序通常与肌细胞功能有关,还暗示的赏识这些细胞在肺组织中的作用。

探索疾病的阿特拉斯的能力来支持研究,孟德尔疾病的团队下变成了一个目录,这是由单个基因改变引起的。研究人员相互参照已知的6000个基因潜在的这些障碍能够数据从他们的阿特拉斯和确定新的细胞类型,可以参与疾病,如non-myocyte可能发挥作用的细胞类型肌肉萎缩症。他们也证明了阿特拉斯的价值在提出和新细胞类型可能影响一系列常见疾病和特征,如心脏病或炎症性肠病,通过比较丰富在特定细胞类型的基因基因提出的全基因组关联研究。

“这样cross-tissue细胞地图册可以帮助研究人员了解并发症的原因及遗传变异如何使多种疾病或同一个人的条件,“说Ayellet塞格雷,文章的第二作者的研究是一个广泛的准会员和助理教授。眼睛和耳朵和哈佛医学院。

现在研究人员认为他们的方法更大的规模的研究奠定了基础,数以百计的个人或更多来自不同祖先的背景,进一步探索基因和细胞潜在的罕见和常见疾病。

“分析多种组织是唯一看到这种层次的细节,“Eraslan说。“我们一直希望能够配置整个人体。在过去是不可能,但是技术和算法现在足够成熟来做到这一点。我们一直在等待这个时刻,现在在这里。”

工作也由尤金Drokhlyansky,百时美施贵宝公司资深首席科学家谁是广大博士后研究员在研究过程中,和弗朗索瓦•Aguet Illumina公司人工智能实验室首席研究员、前广泛的癌症项目组长。

参考:Eraslan G, Drokhlyansky E, Ananad年代,et al。Single-nucleus cross-tissue分子参考地图对理解疾病基因的功能。科学。2022,376 (6594)。doi:10.1126 / science.abl4290

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