又一个“人类基因组计划”诞生了

编译自Nature | News Feature

随着单细胞测序技术上的突破，国际人类细胞图谱项目（International Human Cell Atlas）正如火如荼的进行着，这一个雄心勃勃的项目将给生命科学领域带来怎样的冲击？它的幕前幕后又是怎样的？今天，本宫就带你们八卦八卦~

Casey Atkins for Nature

Aviv Regev是一位喜欢挑战科学前沿难题的计算生物学家。2011年的时候，她与分子遗传学家Joshua Levin共同测试了多种RNA测序方法来评判它们的优劣。他们发现任何一种方法都不能完整地检测出一个细胞中所含的RNA序列，它们都存在不同程度上的遗漏。Aviv Regev认为这是一个很好的科研切入点。细胞是生命的基本单位，在单个细胞中复杂的基因调控网络是如何运作的，这些网络为何会有不同，以及无数的细胞是如何共同协作的，这些问题都是Aviv Regev一直关注的，而这些问题的答案将从本质上揭示复杂的生物体比如人类是如何构建的。

Aviv Regev和Joshua Levin对来自小鼠骨髓的18个看起来完全相同的免疫细胞进行了RNA测序，他们发现其中一些细胞的基因表达模式与其余的截然不同[1]。它们就像是两个不同的细胞亚型。这一发现使得Aviv Regev想进行更深入的研究：使用单细胞测序来了解人体内存在多少不同的细胞类型，它们是如何分布的，以及它们的作用。她所在的实验室的测序样本量从最初的18个细胞逐步扩展到数十万个细胞，并且他们将单细胞测序与基因组编辑技术结合起来，以了解当关键的调控基因被敲减时，整个基因组的表达情况会发生怎样的变化。这些实验结果进一步扩充了已知的细胞类型，比如说他们发现了两种新的视网膜神经元细胞类型[2]。但是，Aviv Regev对这样的结果并不满足，她希望能发现更多的细胞类型，在2016年底，她作为主要负责人之一推动了“国际人类细胞图谱”（International Human Cell Atlas）计划，这是一个雄心勃勃的计划，致力于将人体内大约37万亿的细胞进行分类并构建图谱。斯德哥尔摩皇家技术学院微生物学家Mathias Uhlén说：“我认为这是历史上最重要的生命科学项目之一，其重要性甚至超过人类基因组计划。”纽约市纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center是世界上历史最悠久、规模最大的私立癌症中心）的计算生物学家Dana Pe'er说：“我们相识18年多，致力于这样具有深远影响的项目确是Aviv Regev的风格，她最大的特点是她具有无与伦比的带宽，我从未见过其它任何一位科学家能在这么多研究方向都能思考得如此深远。”

Undecided

当Aviv Regev还是以色列特拉维夫大学的本科生时，学校要求学生在开始学习之前必须要选定一门课程。但她不想作出这样的决定，她觉得太多事情都很有趣，因此，她选择了一个跨学科计划，这让她接触到了各式各样的科目。

进化生物学家Eva Jablonka的指导给Aviv Regev的大学生涯带来了巨大的转折。Eva Jablonka的课程涉及到许多复杂的遗传学问题，遗传学问题依赖于抽象推理的方式来达成基本的科学结论，这一模式深深地吸引了Aviv Regev。Eva Jablonka曾提出过一个有争议的涉及表观遗传进化论的的观点，这一观点让Eva Jablonka遭受到了许多来自学术界的质疑与批评，Aviv Regev表示她十分钦佩Eva Jablonka的面对批评时的勇气和遭受质疑时的坦诚。“你有很多捷径可以选择，但是总是那些坚持自己道路的人才会给人留下深刻印象。”

之后，Aviv Regev在以色列雷霍沃特的魏兹曼科学研究所获得了计算生物学博士学位。2003年，她通过独特的计划，转移到了哈佛大学的剑桥基因学研究中心，这一计划能使研究人员跨越传统的博士后研究转而开始创建自己的实验室。Aviv Regev有自己完全独立的小组，这使她能够着手于自己感兴趣的科研问题。这一阶段，她着重于通过观察细胞中基因产生的RNA分子来分选遗传网络。 2004年，她将这种技术应用于肿瘤研究，发现了在不同类型癌症中，许多基因具有共同的表达模式，比如在急性淋巴细胞白血病中发现的一组与细胞生长抑制有关的基因，在其它类型的癌症中具有相类似的表达模式 [3]。2006年，Aviv Regev在剑桥大学广播学院和马萨诸塞理工学院建立了实验室。

Shattering similarities

在国外进行研究工作的过程中，Aviv Regev继续致力于从复杂的RNA测序数据中筛选出有效信息。2009年，她发表了一篇关于小鼠树突状细胞(一种免疫细胞)的文章，揭示了基因网络是如何控制这些树突状细胞应对病原体的 [4]。2011年，她开发了一种可以不使用参考基因组来组建完整转录组的方法 [5]，这一方法对于那些尚未进行深入测序的物种的基因组研究具有重要意义。

2011年的时候，Joshua Levin向Aviv Regev提及了单细胞RNA测序的前景。在此之前，因为技术上的问题，一个细胞内的微量RNA或DNA根本达不到测序所需的量，单细胞基因组学的研究难以开展。而在2011年左右，技术上的突破给单细胞基因组学的研究带来了希望。

他们对18个树突细胞进行了单细胞测序，当时参与项目的一名博后Rahul Satija表示：“我当时觉得自己就是在做一个实验验证一群相同类型的细胞它们确实是一样的。”然而事实并非如此，他发现了两个完全不同的细胞亚型，甚至在其中一组中，个体细胞在其调控和免疫基因的表达方面有着惊人的不同。这些结果表明，他们可以使用单细胞基因组学揭示生物体中细胞类型的真实范围，并了解它们是如何相互作用的。

 

在标准遗传测序中，DNA或RNA是从许多细胞的混合物中提取的，最终基因表达结果是所有细胞的平均读数。Aviv Regev将这种方法与水果冰沙类比。我们可以通过颜色和味道知道它是什么水果，但是一个单一的蓝莓，甚至十几个，可以很容易地被一盒草莓所掩盖；相比之下，单细胞测序就像是水果沙拉，你能够将蓝莓从草莓、树莓等水果中区分出来。因些单细胞测序能够提示一些标准遗传测序中会被忽略的细胞变异。在肿瘤研究中，单细胞测序能够告诉我们恶性细胞表达哪些基因，免疫细胞表达哪些基因等等，这些信息能够帮助我们制订更好的肿瘤治疗策略。

The Human Cell Atlas

 

2014年左右，Aviv Regev开始举办细胞图谱相关的讲座和研讨会。来自英国欣克斯顿的Wellcome Trust Sanger研究所的细胞遗传学主管SarahTeichmann听闻了Aviv Regev的研究方向，问她是否愿意合作建立一个国际人体细胞图谱项目。这一项目将不仅仅包括基因组学方面的研究人员，还会包括各种组织和器官系统的生理学专家。

Aviv Regev立刻抓住这次机会，目前，她和SarahTeichmann是国际人体细胞图谱项目的领头人。该项目旨在对人类机体内各种各样的细胞进行测序，以将这些细胞分类，并定义新的细胞分类，同时定位不同类型细胞的空间分布。该项目还希望定义不同状态下细胞的基因表达情况，比如成熟细胞还是非成熟细胞，耗尽的细胞还是功能完善的细胞。目前，科学家们认为有大约300种主要的细胞类型，但是Aviv Regev认为还有更多的细胞状态和细胞亚型可以发现，仅视网膜就可能含有超过100种神经元亚型。目前，相关实验室已经在免疫细胞，肝脏细胞和肿瘤细胞中展开研究。

在人体细胞图谱项目中，Aviv Regev组建了来自5个大陆的28人的委员会，并协助组织了500多名科学家的会议。Aviv Regev以前的导师Eva Jablonka说道：“我会感受到来自这个世界的压力，但她不会。”Aviv Regev 只是简单的说道：“与这么多人分享一个共同的愿景是非常很有趣的。”

 

目前尚不清楚该项目的资金从何而来。但是在6月份，加利福尼亚州帕洛阿尔托市的慈善组织Chan Zuckerberg计划为Biohub提供资金，为人类细胞图谱数据平台提供了一个未公开数额的资金支持和软件工程支持，以用于存储分析项目数据。Sarah Teichmann认为，大型集中式的数据管理对于整个项目非常重要，因为整个项目的核心在于计算，统一的数据存取和分析将有利于数据运算。

4月的时候，Chan Zuckerberg Initiative接受了为期一年的试点项目的申请，以测试和开发人体细胞图谱项目中的技术和实验程序，并预计将在短时间内公布资助项目。这些申请对所有人都开放，而不仅仅是参加规划会议的科学家。

Chan Zuckerberg Initiative

Brain drain

 

一些科学家担心，人体细胞图谱项目将耗尽其他创造性项目的资金和人力——这是针对许多这样的国际大科学项目的批评。Aviv Regev实验室的博士生Atray Dixit说：“确实会产生这样的紧张局面，我们知道这个项目会给我们带来一些东西，在这个意义上他们是低风险的。但它们真的很贵。投入和产出我们应该如何平衡？”

 

英国剑桥大学的发展生物学家Azim Surani表示他不确定该项目是否能够平衡数据量和信息深度。他说：“通过人体细胞图谱，你会得到一个大体的图像，而不是更深入地了解不同的细胞类型，以及它们之间的关系。这里面的投入产出比是多少？”

 

Azim Suran也怀疑单细胞基因组学是否已经成熟到足以支撑这样一个宏大的项目，技术上是否已经成熟到能够充分利用它？例如，从组织中提取单个细胞并且避免提取有偏倚的样品或者损害RNA仍然是非常困难的。

同时还有许多学者担心这个项目的范围几乎是无限的。“细胞类型的定义不是很清楚，”人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas）的负责人Uhlén表示，“可能有几乎无限种的细胞类型可以定义。人体细胞图谱是十分重要和令人兴奋的，但是我们需要非常清楚，终点是什么？”

 

Aviv Regev认为完成不是唯一的目标。她说：“它是模块化的，你可以把它分解成碎片。”她说：“即使解决问题的一部分，这仍然是一个有意义的解决方案。”她说，“即使该项目只是对视网膜中的所有细胞进行编目，这对药物开发仍然有着重大意义，整个项目的价值会随着时间的推移逐步展示出来。”

Aviv Regev对人体细胞图谱的关注并没有影响她对具体细胞类型的展开更深入的研究。去年12月，他们使用精密基因编辑工具CRISPR-Cas9在大量细胞中沉默转录因子和其他调节基因，然后使用单细胞RNA测序观察效果。Aviv Regev的实验室称其技术为Perturb-seq。这一技术可以通过沉默每个细胞中的一个或多个基因，然后测定它们是如何影响每个其他基因的。在此之前，一次处理少量基因是可能的，但是Perturb-seq可以一次处理1,000甚至10,000个基因。利用该技术可以揭示基因如何相互调控，还可以显示一次激活或失活多个基因的综合作用，而这一综合作用是不能通过单个基因的功能所能预测的。

Aviv Regev的工作上的高强度和专注源于她不间断的科学热情。“我是一个幸运的人，做着自己喜欢做的事情。”她说，“我爱细胞，不管你怎么看，他们绝对是令人惊奇的存在。”

参考文献：

1.Shekhar, K., et al., Comprehensive Classification of RetinalBipolar Neurons by Single-Cell Transcriptomics. Cell, 2016. 166(5): p. 1308-1323 e30.

2.Segal,E., et al., A module map showingconditional activity of expression modules in cancer. Nat Genet, 2004. 36(10): p. 1090-8.

3.Grabherr,M.G., et al., Full-length transcriptomeassembly from RNA-Seq data without a reference genome. Nat Biotechnol,2011. 29(7): p. 644-52.

4.Amit,I., et al., Unbiased reconstruction of amammalian transcriptional network mediating pathogen responses. Science,2009. 326(5950): p. 257-63.

5.Dixit,A., et al., Perturb-Seq: DissectingMolecular Circuits with Scalable Single-Cell RNA Profiling of Pooled GeneticScreens. Cell, 2016. 167(7): p.1853-1866 e17.

6.Shalek,A.K., et al., Single-cell transcriptomicsreveals bimodality in expression and splicing in immune cells. Nature,2013. 498(7453): p. 236-40.