技术｜单细胞测序能给我们带来什么？

你是一位科学家，正在寻找健康和疾病方面最重要问题的答案。你是一位神经科学家，希望了解神经发育疾病中失调的健康细胞过程。你是一位免疫学家，正在寻找定义炎症状况的基因表达特征和生物标志物。你是一位癌症研究者，试图发现混淆治疗方法的肿瘤内异质性。

将这些答案变成焦点需要创新的实验和技术能力，不断突破可能的界限，因为发现是在技术的前沿产生的。有两个镜片的望远镜使意大利天文学家伽利略·伽利莱能够观察到月球上的环形山。

但重新设计的望远镜有更高质量的镜片和更长的轴，将他的视野放大了8倍，然后，通过进一步的改进，放大了30倍，使木星和它的三个轨道卫星进入清晰的视野[1]。

生物学就像宇宙。它是高度复杂的，有许多独特的单体-细胞相互作用，扮演着不同的角色，在一个更大的系统中建立和驱动各种过程。就像伽利略探索宇宙的努力一样，发现和定义这些细胞需要高分辨率的工具，能够解开导至生物复杂性的基因表达异质性。

大量的转录组方法，如RNA测序（RNA-seq）或微阵列分析，代表了一类强大的工具，帮助科学家开始解开这种异质性，提供一个混合样本的基因表达的平均视图。随后技术创新的飞跃使单细胞方法达到了顶峰，使科学家们能够定义细胞类型的特定基因表达，解决了驱动平均读数中表达模式的细胞异质性（图1）。

图1 | 提高分辨率，从批量到单细胞基因表达。左边的图显示了一个样本的转录景观的整体视图，有6个基因的平均表达水平。代表单细胞基因表达数据，右边的图显示了样品的真正细胞异质性，以及从平均视图看到的表达模式的细胞来源。

这使研究人员有能力更全面地描述组织的异质性，识别罕见的细胞类型，并逐个细胞地剖析分子机制。有了对生物系统更真实的了解，研究人员就有了自信的知识基础，他们可以据此计划下一步的实验，并产生更深入、可操作的见解。

其他技术，包括流式细胞仪，可以对细胞进行分类，并通过对一组确定的蛋白质的单细胞读出，提供对细胞身份的洞察力。然而，选定蛋白质的表达模式可能不足以捕捉到细胞异质性或动态细胞状态的全貌，就像知道一个人的身体特征，身高、头发颜色、眼睛颜色，只能提供一个关于他们是谁的有限视角一样。

要超越描述性分析，对复杂样本中的各种细胞类型进行功能性理解，越来越需要从细胞生物学的多组学角度出发。通过单细胞多组学，分析和整合来自不同组学的数据集，科学家们可以从同一个单一来源测量多个细胞特征。

这些特征包括整个转录组基因表达、细胞表面蛋白表达、免疫序列，包括T细胞和B细胞受体，以及用于观察表观基因组调节的开放染色质区域。有了来自单一实验的更多信息丰富的数据，研究人员获得了额外的优势，即预先保存珍贵的样本，提高生产力，减少由批次效应引起的错误，并节省其他高商品资源，从资助资金到人员时间。

除了改善实验过程，单细胞测序方法还帮助科学家在健康和疾病研究的最关键领域取得了新的进展。用转录的平均观点或单一参数读数不可能有的发现，现在正在改变我们对癌症、传染病、神经退行性疾病等的理解和治疗方法。

葡萄膜黑色素瘤（UM）是一种高度转移的癌症，对检查点免疫疗法基本没有反应，已经通过大量的基因表达谱进行了广泛的分类，揭示了肿瘤亚型、其相关的突变以及与患者结果的相关性。

然而，肿瘤的基因图谱不能揭示驱动转移和抵抗免疫疗法的具体因素。迈阿密大学综合癌症中心的研究人员希望对UM的进展有更全面的了解，他们转向了单细胞RNA测序，将调查范围扩大到肿瘤微环境（TME）。

单细胞数据显示了以前从未与UM相关的特定免疫细胞群，以及一种替代检查点标记LAG3，它在UM肿瘤中的表达比传统的CTLA4和PD1标记更广泛。这些见解指出了一个以前未被重视的癌症进化机制，涉及到TME中肿瘤和免疫人群之间的相互作用，最终使肿瘤亚型分层，以及一个隐藏的检查点标志物驱动治疗性抵抗[2]。

从识别新的细胞类型和状态，到解开疾病和治疗反应及耐药性的潜在机制，单细胞测序正在推动突破性的研究，有可能改变生物学和医学。无论是无法解释的疾病还是人体或自然界中未被探索的系统，曾经模糊的东西现在正变得清晰。就像伽利略的望远镜一样，当我们走向一个由新的深度洞察力定义的科学的未来时，手头的工具正允许增加焦点和放大，而这一切在十年前是许多人无法想象的。

参考文献

[1] Library of Congress, Digital Collections.

[2] Durante M, et al. Single-cell analysis reveals Finding Our Place in the Cosmos: From new evolutionary complexity in uveal Galileo to Sagan and Beyond. Galileo and melanoma. Nat Commun 11: 496 (2020). the Telescope.