科学家尝试一次绘制一个细胞

近日，伦敦慈善机构英国癌症研究宣布，由剑桥大学Greg Hannon率领的分子生物学家、天文学家和游戏设计者团队未来5年将会获得2000万英镑的资助，用于研究乳腺癌交互虚拟—现实图。

这个项目仅是旨在建造新一代细胞图集——细致入微地描述器官和肿瘤的每个细胞的位点及构成的图集——的其中一项。英国癌症研究向另一个绘制类似肿瘤图的团队捐助了1600万英镑，该研究主要聚焦代谢和蛋白质。

今年年底，美国国家精神健康研究所（NIMH）将宣布以非凡分子细节绘制小鼠大脑图资助项目的获得者。2月23至24日，研究人员将在加州斯坦福大学聚集，继续讨论《人类细胞图集》，这是旨在绘制人体每个细胞的一项尚未得到资助的计划。

“这是个非常热的话题。”以色列魏兹曼科学研究所研究基因组学免疫系统的Ido Amit说，“它全都是关于位点、位点、位点。科学界知道这一定是下一步。”

分子生物学家Hannon在第一次查看一个肿瘤时既吃惊了却也受到了启发。Hannon和同事利用一个虚拟—实境模型，里里外外地查看血管，收集了大量浸润免疫细胞，并产生了一个创建史无前例的肿瘤图集的想法。“天助我也！”他回忆说，“这将会令人吃惊。”

Hannon最初看到的肿瘤是一个实物模型，真实模型将包括一个肿瘤的每个细胞中数千个基因和数十个蛋白的表达。他希望这样的空间和细节功能能够揭示更多关于影响一个肿瘤对治疗应答的因素。

过去几年，研究人员都热衷于能够让他们测量完整核糖核酸补体（每个细胞中有成千上万个）的技术。这些核糖核酸能够揭示哪些基因被表达，并提供器官或肿瘤内一个细胞的独特功能线索。

但测量方法通常需要将细胞从它们生存的组织中摘除下来。这将会破坏细胞在哪里、与哪些邻居互动的有价值的信息，这些信息可能含有一个细胞功能及其如何在疾病组织中扭曲的新线索。

“单细胞测序技术有很多令人兴奋的地方，也很有前景。”瑞典斯德哥尔摩卡洛琳斯卡医学院分子生物学家Nicola Crosetto说，“但当我们想起癌症和复杂生理组织时，我们需要将相关信息放入空间背景。”

相关技术已经显现。2月6日，魏兹曼研究所的Amit和Shalev Itzkovitz及其同事报告称，他们已经建立了一个由细胞构成的小鼠肝小叶图，这是通过每个细胞的核糖核酸序列完成的。小鼠肝小叶通常被分为同心层；该团队在位于两个层面交界的细胞中发现了独特的基因表达模式。“这个区域不仅是一个过渡区，还是一个拥有特殊功能的新区域。”

与此同时，Hannon也在与马萨诸塞州哈佛大学生物物理学家 Xiaowei Zhuang合作，后者已经研发出了用二进制条形码编码RNA的一种方法，可利用成像技术在细胞内读取。该技术可在一个细胞内同时测试数千个RNA，而无需让其与周围环境失去联系。“每一次我看到这些有突出二维码的图像时，都让我想起了电影《黑客帝国》。”Hannon说。

无论什么样的方法使其走向顶端，研究人员都将需要开发展示数据的新渠道，Hannon说。“虚拟现实非常强大。”他说，“但信息量将会非常大，我们将会需要与信息打交道的新方法。”（冯丽妃）

近日，来自剑桥大学的科学家Greg Hannon及其同事利用一种新型的虚拟现实模型，成功实现了在血管中“飞进飞出”，并且观察了浸润状态的免疫细胞，从而萌生出了绘制出一种前所未有的肿瘤“地图集”（atlas）的想法。

2月10日，位于伦敦的英国癌症研究院宣布将会在未来5年投资2000万英镑资助Hannon的研究团队、天文学家以及游戏设计师，帮助其开发乳腺癌的交互式虚拟现实地图，研究者表示，他们所飞跃的这种肿瘤仅仅是一种模型，而真正的模型应该包括肿瘤中每一个细胞中成千上万个基因以及多种蛋白的表达数据，研究者希望这种空间和功能的细节能够帮助其揭示影响肿瘤对疗法产生反应的多个因素。

这项计划仅仅是字符串中的一个字符而已，而研究人员的目的在于构建出新型的细胞地图集，即对器官或肿瘤的绘图能够清楚描述出每个细胞的组成和位置的详细细节信息；同时英国癌症研究院还给另外一个团队奖励了1600万英镑用来开发重点关注代谢产物及蛋白质的类似肿瘤图谱；去年美国国家精神卫生研究所为细致地绘制出小鼠大脑图谱的研究者进行了颁奖，同时在2月23至24日，研究人员齐聚斯坦福大学关于如何继续进行人类细胞地图集的计划进行了讨论。

细胞重叠

来自魏茨曼科学研究院从事免疫系统基因组学研究的科学家Ido Amit表示，这是一个非常热门的话题。在过去很多年里，研究者们聚集了很多技术来帮其对单个细胞中的满额RNAs进行测序，这些RNAs能够反映基因的表达情况，同时也能够为研究人员提供关于器官或肿瘤内部细胞特殊功能的相关线索。

但测序方法通常要求从组织中首先分离出活着的细胞，但这就会破坏关于细胞所处位置以及和其发生相互作用的“邻居”细胞的关键信息，这些信息也能够为科学家们理解细胞功能以及其在疾病组织中所扮演的角色提供相关研究线索。来自瑞典卡罗琳学院的分子生物学家Nicola Crosetto表示，目前单细胞测序技术为我们带来了很大希望，但当我们考虑到癌症和一些复杂的生理学组织时，我们就需要将这些信息放到空间环境中进行研究。

而这种技术如今正在开始出现，2月6日，研究者Amit和Shalev Itzkovitz就报告，他们利用RNA测序技术对每一个细胞进行测序，最后开发出了一种小鼠肝脏小叶的细胞层叠图谱（a cell-by-cell map），肝脏小叶组织能够被分为同心层，而且研究者发现，在位于两层界面中的细胞中会出现特殊的基因表达模式，该组织的这块区域并不只是一个过渡区，而是一种具有特殊功能的新区域。

紧盯着蛋白质

与此同时，研究者Greg Hannon和哈佛大学的生物物理学家庄小威团队开始开展合作，此前庄小威团队开发出了一种能够利用二进制条码编码RNAs的新方法，同时这种新方法还可以利用成像技术对细胞单元格进行读取，这种新技术能够同时对单个细胞中数千个RNAs进行检测，同时还不会使得这些细胞游离出自己的“邻居”细胞；研究者庄小威表示，每次当我利用突出的条形码来观察细胞的时候，都会让我想起电影《黑客帝国》。

相比研究蛋白质和其它分子的功能而言，对RNA的分子绘图看起来非常简单，来自英国国家物理实验室的科学家Josephine Bunch及其同事就开发出了一种特殊的肿瘤地图集，该地图集中包含了关于小型分子的详细信息，比如脂质、药物以及代谢产物，同时还包括一些大分子，比如蛋白质，这种方法就能够帮助研究人员对每一份样品中大约50种蛋白质进行评估。

相比利用其它技术对数千个RNAs进行测定而言，当然这听起来或许并不是那么让人印象深刻，但对来自特殊组织中的50种不同组合的蛋白质进行解析就足以帮助研究人员鉴别主要的细胞类型以及关键的分子途经。来自斯坦福大学的研究者Garry Nolan表示，相比RNA而言，蛋白质能够更加直接地为我们提供研究细胞功能的视角以及关键信息，同时也能够更好地帮助研究人员将当前的研究数据同几十年前的细胞地图集联系起来。

不管这种方法是否足够卓越，研究人员或许都将需要开发新型方法来展示这些数据，虚拟现实非常强大，但研究者所得到的信息量也是非常巨大的，目前他们需要开发新方法来实现信息间的交互作用。（生物谷Bioon.com）