使用单细胞组学技术解码人体生物学和疾病

2024-08-13 Tue
解码人类生物学和疾病的单细胞组学技术背景介绍细胞是生命的基本单位，一个单独的受精卵可以发育成整个复杂的人体，由大约37万亿个细胞组成，这些细胞组织成各种不同的组织、器官和系统。传统的细胞分类方法主要依据细胞形态、位置或少数几种蛋白的表达水平，这种方法忽略了细胞间在其他分子层面的差异。细胞的高度异质性决定了人类生物学的功能多样性。不仅仅是细胞本身的状态、大小或祖源，细胞周围的特殊环境以及与相邻或远处细胞的交互也影响细胞特性。传统的大样本测序技术如RNA测序，隐藏了细胞的多样性，因为它对实验样本内所有细胞的基因表达进行了平均测量。因此，以单细胞分辨率理解人类生物学和疾病非常重要。
论文来源本文由来自北京大学生命科学学院（Biomedical Pioneering Innovation Center, School of Life Sciences, Peking University）的研究者Qiang Shi、Xueyan Chen和Zemin Zhang等人撰写，并在《Genomics Proteomics & Bioinformatics》（2023年）期刊上发表（DOI: 10.1016/j.gpb.2023.06.003），论文主要总结了单细胞组学技术的最新发展及其在癌症研究中的应用。
单细胞组学技术发展单细胞组学（Single-Cell Omics, SCO）技术的发展目标是解构由内在程序和外在因素驱动的细胞异质性。所有的SCO技术都是为了解码围绕DNA、RNA和蛋白质的信息，这些信息是分子生物学中心法则的核心。以下是SCO技术在不同分子层面的发展情况：
基因组单细胞全基因组测序在单核苷酸变异（SNVs）、小插入/缺失（Indels）、拷贝数变异（CNVs）和结构变异（SVs）等遗传变异的检测方面进行了重要发展。这些变异虽然在低频率下出现，但在人体多个组织类型的发育、衰老和疾病进程中逐渐积累。新兴的“Smooth-Seq”等方法在检测结构变异（SVs）和染色体外圆形DNA（eccDNA）方面表现优越。
表观遗传学表观遗传调控（如染色质状态、染色体构象以及DNA或组蛋白修饰）通过遗传信息与其功能产物之间的相关性，在细胞的遗传网络中起到关键作用。单细胞水平上表观遗传学的测量技术已被开发出来，能够探索染色质的可接近性、三维基因组结构及组蛋白修饰状态。
转录组scrRNA-seq技术已被广泛应用，成本低廉且非专业人员易于掌握。转录组测序在细胞命令、细胞状态和细胞类型分类方面表现优异，能够检测到罕见的细胞类型并揭示细胞命运转变的动态特性。
多模态组学为了更全面地刻画单个细胞，单细胞多模态组学技术应运而生，能够同时测量一个细胞内的多种特性。CRISPR技术的应用使基因型与表型关联的研究变得更加直接。这些技术极大地加速了我们对基因变异、基因表达、细胞内调控网络、细胞间通信以及环境效应复杂性的全面理解。
数据分析数据分析方面，SCO技术产生的大量数据推动了计算方法的发展，形成了积极的反馈循环。例如，scrRNA-seq的分析流程涉及数据的预处理、质量控制、标准化、高变基因（HVGs）选择、降维、可视化和细胞类型的自动或人工注释。先进的分析包括转录和组成的差异分析、轨迹推断、基因调控网络（GRNs）重建、细胞间相互作用探索、多模态整合等。大型atlas数据集的构建也推动了新型注释方法的产生，如基于深度学习的转学学习方法scBERT等。
研究应用人体复杂性研究scrRNA-seq用于描绘多种细胞类型和状态的转录组特性，例如在人体血液、脑、心脏、肾脏等的研究中揭示了新的细胞亚群和功能特性。特别是在癌症领域，SCO技术揭示了肿瘤微环境（TME）的复杂性，发现了潜在的免疫治疗靶点。
疾病解析针对疾病的SCO应用，揭示了许多组织的病态特征。例如，针对硬皮病、克罗恩病和肺癌的单细胞分析，揭示了新的病理细胞模块和基因调控特点，为疾病的诊断和治疗提供了新的方向。在新冠疫情中，SCO技术帮助识别了有效的中和抗体，展示了其在疾病应对中的巨大潜力。
多模态组学研究多模态组学整合了多个分子层次的数据，提供了细胞异质性和动态特性的更全面理解，如同时进行转录组和蛋白质组测序、转录组和表观基因组测序等。尽管多模态组学技术已取得长足进展，但单细胞多模态测序仍面临许多挑战，如检测灵敏度和覆盖率问题。此外，结合时空信息和CRISPR扰动的研究将促进对基因型与表型复杂关系的理解。
临床前景单细胞组学技术的临床应用前景广阔，包括更精确的患者分类、更个性化的治疗方法等。然而，实现其广泛的临床应用需要克服成本高昂和技术复杂等瓶颈。自动化和简化数据分析流程将是推动这项技术进入临床实用的重要步骤。
总结和展望单细胞组学技术代表着精准医学的巨大潜力，为人类生物学和疾病研究提供了强有力的工具。未来，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，SCO技术将推动从细胞水平到组织水平、从基因组到表观遗传学的系统全面研究，揭示人类生物学和疾病的深层机制。最终，这些技术进步将转化为更高效的医疗服务和更好的患者治疗效果。