又一個「人類基因組計劃」誕生了

編譯自NatureNews Feature

隨著單細胞測序技術上的突破，國際人類細胞圖譜項目（International Human Cell Atlas）正如火如荼的進行著，這一個雄心勃勃的項目將給生命科學領域帶來怎樣的衝擊？它的幕前幕後又是怎樣的？今天，本宮就帶你們八卦八卦~

Casey Atkins for Nature

Aviv Regev是一位喜歡挑戰科學前沿難題的計算生物學家。2011年的時候，她與分子遺傳學家Joshua Levin共同測試了多種RNA測序方法來評判它們的優劣。他們發現任何一種方法都不能完整地檢測出一個細胞中所含的RNA序列，它們都存在不同程度上的遺漏。Aviv Regev認為這是一個很好的科研切入點。細胞是生命的基本單位，在單個細胞中複雜的基因調控網路是如何運作的，這些網路為何會有不同，以及無數的細胞是如何共同協作的，這些問題都是Aviv Regev一直關注的，而這些問題的答案將從本質上揭示複雜的生物體比如人類是如何構建的。

Aviv Regev和Joshua Levin對來自小鼠骨髓的18個看起來完全相同的免疫細胞進行了RNA測序，他們發現其中一些細胞的基因表達模式與其餘的截然不同[1]。它們就像是兩個不同的細胞亞型。這一發現使得Aviv Regev想進行更深入的研究：使用單細胞測序來了解人體內存在多少不同的細胞類型，它們是如何分布的，以及它們的作用。她所在的實驗室的測序樣本量從最初的18個細胞逐步擴展到數十萬個細胞，並且他們將單細胞測序與基因組編輯技術結合起來，以了解當關鍵的調控基因被敲減時，整個基因組的表達情況會發生怎樣的變化。這些實驗結果進一步擴充了已知的細胞類型，比如說他們發現了兩種新的視網膜神經元細胞類型[2]。但是，Aviv Regev對這樣的結果並不滿足，她希望能發現更多的細胞類型，在2016年底，她作為主要負責人之一推動了「國際人類細胞圖譜」（International Human Cell Atlas）計劃，這是一個雄心勃勃的計劃，致力於將人體內大約37萬億的細胞進行分類並構建圖譜。斯德哥爾摩皇家技術學院微生物學家Mathias Uhlén說：「我認為這是歷史上最重要的生命科學項目之一，其重要性甚至超過人類基因組計劃。」紐約市紀念斯隆-凱特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center是世界上歷史最悠久、規模最大的私立癌症中心）的計算生物學家Dana Pe er說：「我們相識18年多，致力於這樣具有深遠影響的項目確是Aviv Regev的風格，她最大的特點是她具有無與倫比的帶寬，我從未見過其它任何一位科學家能在這麼多研究方向都能思考得如此深遠。」

Undecided

當Aviv Regev還是以色列特拉維夫大學的本科生時，學校要求學生在開始學習之前必須要選定一門課程。但她不想作出這樣的決定，她覺得太多事情都很有趣，因此，她選擇了一個跨學科計劃，這讓她接觸到了各式各樣的科目。

進化生物學家Eva Jablonka的指導給Aviv Regev的大學生涯帶來了巨大的轉折。Eva Jablonka的課程涉及到許多複雜的遺傳學問題，遺傳學問題依賴於抽象推理的方式來達成基本的科學結論，這一模式深深地吸引了Aviv Regev。Eva Jablonka曾提出過一個有爭議的涉及表觀遺傳進化論的的觀點，這一觀點讓Eva Jablonka遭受到了許多來自學術界的質疑與批評，Aviv Regev表示她十分欽佩Eva Jablonka的面對批評時的勇氣和遭受質疑時的坦誠。「你有很多捷徑可以選擇，但是總是那些堅持自己道路的人才會給人留下深刻印象。」

之後，Aviv Regev在以色列雷霍沃特的魏茲曼科學研究所獲得了計算生物學博士學位。2003年，她通過獨特的計劃，轉移到了哈佛大學的劍橋基因學研究中心，這一計劃能使研究人員跨越傳統的博士後研究轉而開始創建自己的實驗室。Aviv Regev有自己完全獨立的小組，這使她能夠著手於自己感興趣的科研問題。這一階段，她著重於通過觀察細胞中基因產生的RNA分子來分選遺傳網路。 2004年，她將這種技術應用於腫瘤研究，發現了在不同類型癌症中，許多基因具有共同的表達模式，比如在急性淋巴細胞白血病中發現的一組與細胞生長抑制有關的基因，在其它類型的癌症中具有相類似的表達模式 [3]。2006年，Aviv Regev在劍橋大學廣播學院和馬薩諸塞理工學院建立了實驗室。

Shattering similarities

在國外進行研究工作的過程中，Aviv Regev繼續致力於從複雜的RNA測序數據中篩選出有效信息。2009年，她發表了一篇關於小鼠樹突狀細胞(一種免疫細胞)的文章，揭示了基因網路是如何控制這些樹突狀細胞應對病原體的 [4]。2011年，她開發了一種可以不使用參考基因組來組建完整轉錄組的方法 [5]，這一方法對於那些尚未進行深入測序的物種的基因組研究具有重要意義。

2011年的時候，Joshua Levin向Aviv Regev提及了單細胞RNA測序的前景。在此之前，因為技術上的問題，一個細胞內的微量RNA或DNA根本達不到測序所需的量，單細胞基因組學的研究難以開展。而在2011年左右，技術上的突破給單細胞基因組學的研究帶來了希望。

他們對18個樹突細胞進行了單細胞測序，當時參與項目的一名博後Rahul Satija表示：「我當時覺得自己就是在做一個實驗驗證一群相同類型的細胞它們確實是一樣的。」然而事實並非如此，他發現了兩個完全不同的細胞亞型，甚至在其中一組中，個體細胞在其調控和免疫基因的表達方面有著驚人的不同。這些結果表明，他們可以使用單細胞基因組學揭示生物體中細胞類型的真實範圍，並了解它們是如何相互作用的。

在標準遺傳測序中，DNA或RNA是從許多細胞的混合物中提取的，最終基因表達結果是所有細胞的平均讀數。Aviv Regev將這種方法與水果冰沙類比。我們可以通過顏色和味道知道它是什麼水果，但是一個單一的藍莓，甚至十幾個，可以很容易地被一盒草莓所掩蓋；相比之下，單細胞測序就像是水果沙拉，你能夠將藍莓從草莓、樹莓等水果中區分出來。因些單細胞測序能夠提示一些標準遺傳測序中會被忽略的細胞變異。在腫瘤研究中，單細胞測序能夠告訴我們惡性細胞表達哪些基因，免疫細胞表達哪些基因等等，這些信息能夠幫助我們制訂更好的腫瘤治療策略。

The Human Cell Atlas

2014年左右，Aviv Regev開始舉辦細胞圖譜相關的講座和研討會。來自英國欣克斯頓的Wellcome Trust Sanger研究所的細胞遺傳學主管SarahTeichmann聽聞了Aviv Regev的研究方向，問她是否願意合作建立一個國際人體細胞圖譜項目。這一項目將不僅僅包括基因組學方面的研究人員，還會包括各種組織和器官系統的生理學專家。

Aviv Regev立刻抓住這次機會，目前，她和SarahTeichmann是國際人體細胞圖譜項目的領頭人。該項目旨在對人類機體內各種各樣的細胞進行測序，以將這些細胞分類，並定義新的細胞分類，同時定位不同類型細胞的空間分布。該項目還希望定義不同狀態下細胞的基因表達情況，比如成熟細胞還是非成熟細胞，耗盡的細胞還是功能完善的細胞。目前，科學家們認為有大約300種主要的細胞類型，但是Aviv Regev認為還有更多的細胞狀態和細胞亞型可以發現，僅視網膜就可能含有超過100種神經元亞型。目前，相關實驗室已經在免疫細胞，肝臟細胞和腫瘤細胞中展開研究。

在人體細胞圖譜項目中，Aviv Regev組建了來自5個大陸的28人的委員會，並協助組織了500多名科學家的會議。Aviv Regev以前的導師Eva Jablonka說道：「我會感受到來自這個世界的壓力，但她不會。」Aviv Regev 只是簡單的說道：「與這麼多人分享一個共同的願景是非常很有趣的。」

目前尚不清楚該項目的資金從何而來。但是在6月份，加利福尼亞州帕洛阿爾托市的慈善組織Chan Zuckerberg計劃為Biohub提供資金，為人類細胞圖譜數據平台提供了一個未公開數額的資金支持和軟體工程支持，以用於存儲分析項目數據。Sarah Teichmann認為，大型集中式的數據管理對於整個項目非常重要，因為整個項目的核心在於計算，統一的數據存取和分析將有利於數據運算。

4月的時候，Chan Zuckerberg Initiative接受了為期一年的試點項目的申請，以測試和開發人體細胞圖譜項目中的技術和實驗程序，並預計將在短時間內公布資助項目。這些申請對所有人都開放，而不僅僅是參加規劃會議的科學家。

Chan Zuckerberg Initiative

Brain drain

一些科學家擔心，人體細胞圖譜項目將耗盡其他創造性項目的資金和人力——這是針對許多這樣的國際大科學項目的批評。Aviv Regev實驗室的博士生Atray Dixit說：「確實會產生這樣的緊張局面，我們知道這個項目會給我們帶來一些東西，在這個意義上他們是低風險的。但它們真的很貴。投入和產出我們應該如何平衡？」

英國劍橋大學的發展生物學家Azim Surani表示他不確定該項目是否能夠平衡數據量和信息深度。他說：「通過人體細胞圖譜，你會得到一個大體的圖像，而不是更深入地了解不同的細胞類型，以及它們之間的關係。這裡面的投入產出比是多少？」

Azim Suran也懷疑單細胞基因組學是否已經成熟到足以支撐這樣一個宏大的項目，技術上是否已經成熟到能夠充分利用它？例如，從組織中提取單個細胞並且避免提取有偏倚的樣品或者損害RNA仍然是非常困難的。

同時還有許多學者擔心這個項目的範圍幾乎是無限的。「細胞類型的定義不是很清楚，」人類蛋白質圖譜（Human Protein Atlas）的負責人Uhlén表示，「可能有幾乎無限種的細胞類型可以定義。人體細胞圖譜是十分重要和令人興奮的，但是我們需要非常清楚，終點是什麼？」

Aviv Regev認為完成不是唯一的目標。她說：「它是模塊化的，你可以把它分解成碎片。」她說：「即使解決問題的一部分，這仍然是一個有意義的解決方案。」她說，「即使該項目只是對視網膜中的所有細胞進行編目，這對藥物開發仍然有著重大意義，整個項目的價值會隨著時間的推移逐步展示出來。」

Aviv Regev對人體細胞圖譜的關注並沒有影響她對具體細胞類型的展開更深入的研究。去年12月，他們使用精密基因編輯工具CRISPR-Cas9在大量細胞中沉默轉錄因子和其他調節基因，然後使用單細胞RNA測序觀察效果。Aviv Regev的實驗室稱其技術為Perturb-seq。這一技術可以通過沉默每個細胞中的一個或多個基因，然後測定它們是如何影響每個其他基因的。在此之前，一次處理少量基因是可能的，但是Perturb-seq可以一次處理1,000甚至10,000個基因。利用該技術可以揭示基因如何相互調控，還可以顯示一次激活或失活多個基因的綜合作用，而這一綜合作用是不能通過單個基因的功能所能預測的。

Aviv Regev的工作上的高強度和專註源於她不間斷的科學熱情。「我是一個幸運的人，做著自己喜歡做的事情。」她說，「我愛細胞，不管你怎麼看，他們絕對是令人驚奇的存在。」

參考文獻：

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.

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