Nature论述：单细胞基因组学揭开“免疫新世界”

单细胞基因组学的发展让我们能够挖掘到与阿尔兹海默症相关联的罕见免疫细胞（红色标记）（图片来源：Amir Giladi & Ido Amit）
 

人类对生命的好奇，从来没有减退。一个多世纪以来，科学家们一直试图解析构成我们机体的成千上万亿个细胞，从一米长的神经元到8微米宽的红细胞。他们希望从中找到解析重要生理、病理过程，挖掘重要的细胞类型和信号通路。

但是，过去几十年，包括荧光抗体标记技术、DNA和RNA测序技术等在内的研究工具却不能解析细胞的多样性和功能的复杂性，这与很多功能截然不同的细胞形状却类似或者携带有相同的标记蛋白有部分关系。

现在，单细胞基因组学正改变着这一局限，这一新技术的出现让科学家们由能力捕获单个细胞并明确其基因组信息。过去5年，已有不少研究团队能够对成千上万的细胞进行单细胞测序，这有助于更多信号通路的挖掘。

7月3日，以色列魏茨曼科学研究所的免疫学教授Amir Giladi及其研究生Amir Giladi在《Naure》发表一篇题为“Immunology, one cell at a time”论述，围绕单细胞基因组学对免疫学研究的积极影响和推进展开讨论。

Amir Giladi教授强调，单细胞基因组学的应用需要科学家和临床医生进行试验和分析调整。特别是，它常常会揭开与最初对细胞形态、功能推测完全相悖或者差距很大的结果。我们需要重构知识体系。

免疫系统重要且复杂

免疫细胞在血液和淋巴组织中“巡逻”，肩负着很多职责。它们保护机体免于病原体和癌症的攻击、参与新陈代谢及组织器官的生成。从新生到凋亡，它们几乎参与了所有调控身体内部环境的生理活动。所以，一旦免疫系统出现障碍，它会引发很多问题和隐患。例如，过于活跃的免疫系统会攻击健康细胞，从而导致自身免疫性疾病，例如Ⅰ型糖尿病、多发性硬化症、系统性红斑狼疮等。

当下，免疫疗法越发火热。利用免疫系统实现治疗目的的首要一步是解析布局在特定区域的免疫细胞（例如肿瘤周围），随后需要了解免疫细胞参与的特定过程和通路，以及其中基因表达图谱、细胞与微环境的互作蓝图。

过去40年，基于遗传标签的方法，我们已经确定几十种不同类型的免疫细胞。例如，利用荧光抗体标记技术确定T细胞、B细胞、单核细胞和粒细胞。这些研究为免疫疗法奠定下很好的基础。

然而，越来越多的技术表明，免疫系统远比我们想象得要复杂。它们会依据环境改变自己的功能。例如，肠道中巨噬细胞的功能不同于大脑中的巨噬细胞。此外，分子标记不能完整解析免疫细胞的功能多样性。

简而言之，传统的方法不足以解析复杂的免疫世界。

单细胞基因组学揭开免疫新世界
 

借助单细胞RNA测序技术的发展，科学家们能够解读成千上万的细胞

过去5年，捕获单个细胞的技术明显提高。同时，生物信息学能够基于不同算法构建多维数据，用于展现细胞的不同状态以及不同状态之间的转变。

得益于这些发展，科学家们能够捕获数十万（甚至于数百万）个细胞，且精准测量每个细胞的DNA、RNA或者蛋白质信息。伴随着基因编辑技术的更新，许多基因的功能被证实。

现在，科研人员能够同时记录多种细胞的不同功能状态，能够追溯单个细胞的“祖先”或者确定某个细胞的DNA突变以及追踪细胞之间的交流信息。换句话说，单细胞基因组学让研究人员能够对整个组织构建一个精确蓝图，包括特定的器官、肿瘤或者多个细胞参与的某个生理过程。

全世界约有20个实验室掌握单细胞基因组学技术，其余还有很多团队正在学习和应用该技术。在过去数年中，很多揭示免疫系统新功能的研究论文发表。

上个月，Amir Giladi团队在大脑中发现一种新型免疫细胞——disease-associated microglia（DAM）。他们证实，DAM细胞负责降解死亡的细胞以及与阿尔兹海默症相关联的蛋白病斑。
Amir Giladi教授强调，只有对单个细胞进行RNA测序才能发现罕见的小胶质细胞，从而为治疗包括阿尔兹海默症等在内的神经类疾病提供新方法。

研究Tips

当然，单细胞基因组学现在依然处于初期。但是，Amir Giladi教授团队认为我们已经累计了一定的经验教训，具体如下：

第一、 很多免疫细胞（T细胞、单核细胞等）存在很大的异质性。研究人员必须扩大研究范围，尽量收集特定区域中的所有免疫细胞，且需要尽可能纯化样本。

第二、 研究成功与否与操作人员对细胞、组织初始结构的保护程度有一定关联。需要将细胞应激或者死亡的概率降至最低，从而保证组织不会偏向特定的细胞类型。

第三、 生物信息学需要开发可扩展且强大的算法，以便囊括更多的细胞，分析多个生物学阶段的基因表达情况。

第四、 研究人员找到样本中所有免疫细胞之后，需要发现它们的分子标记，便于更深层次的挖掘免疫细胞。数亿万亿计的细胞、无数的分子特征和功能构成了器官组织，这些细胞的状态和类型可能存在千差万别。例如，在健康小鼠大脑中，Amir Giladi团队最新发现的DAM细胞仅仅只占了0.01%的比例。重要的是，一旦利用单细胞基因组学发现一种罕见细胞后，需要纯化并专门研究它们。Amir Giladi团队使用细胞表面标记分离出DAM细胞，并明确其在阿尔兹海默症中的作用。

第五、 教科书有关细胞身份的定义和固有观点，将几乎都需要重新考虑。基于额外的分子标记可以在短期内分类细胞亚型，但是并不是长久之计。例如，辅助T细胞分为Th1、Th2、Th3等多个类别。这一分类方法可能会持续忽视免疫生态的复杂性。一个更可信的解决方法是基于基因表达图谱进行分类。
 

通过分析免疫细胞的DNA、RNA和蛋白质数据，生物学家能够针对组织或者肿瘤构建一个更精确的多细胞信息蓝图

“单细胞基因组学将很快地应用于免疫学的基础和应用研究”

单细胞基因组将很快的应用于免疫学的基础和应用研究。这得益于技术的更新和标准化、学府、企业和医院的交流合作。Amir Giladi团队预测，未来10年内，血液样本或者活检组织都可以进行单细胞基因组分析，患者的整个免疫系统可以被分析并实现健康、患病不同状态下的比较。

也许，我们会对肿瘤、肿瘤干细胞、神经元发育等过程产生一个快速转变的认知。但是，单个细胞如何沟通等未知依然存在，这也是我们接下来的探索目标。

参考资料：

Immunology, one cell at a time