刘龙奇:时空组学,“拍照”生命全景地图
热心肠小伙伴们 2022-08-25
时长:16:06 字幕:热心肠小伙伴们 审校:王欣
我相信,时空组将大大促进我们对生理学、发育与衰老、疾病、演化的理解。

 

非常感谢蓝老师的介绍,以及给我这次机会跟大家交流时空组学。

 

我个人的背景比较偏向于技术以及发育研究,这是一次非常好的机会,因为我觉得我们做的这个技术,未来在肠道菌群相关的研究当中是有非常大的潜力的。

 

这个领域可能才刚刚开始,我也给大家简单说一下,我对这个技术未来应用的一些想法。

 

不同以往的时空组学

 

 

今天要介绍的这个技术就是时空组学,从时间和空间的维度,研究细胞以及分子在组织的定位以及相互作用。

 

大家可能都非常了解单细胞测序,而单细胞多组学、时空组学分别是Nature Methods在2019年和2020年的一个年度技术。作为底层的技术,我相信它未来对于生命科学能够带来很多新的助推作用。

 

 

我们为什么要做这个呢?一个主要的原因是,我们人体有37万亿的细胞,其实就像物质是由元素组成的一样,我们的每一个器官是由细胞组成的。

 

这里有两个非常重要的问题。一个是每个器官包含哪些种类的细胞类型;二是它的结构是什么样子,这些细胞类型是通过什么方式组织形成一个完整的、有功能的器官。

 

另一个非常重要的问题,我觉得未来值得深入去探索的,就是人体与微生物之间的关系。

 

在人体的不同部位,包括肠道里有非常多的微生物,这些微生物怎么样维持一个稳态去维持人体的健康,以及这些微生物的组成异常怎么导致疾病。我们未来有没有可能对这些微生物进行比较精准的细胞分辨率定位,我相信这个是非常重要的。

 

 

实际上,我们人类对细胞的认知是非常早的。最早是350年前我们第一次通过显微镜观察到生命的基本功能单元——细胞。但是,那个时候只能从细胞的形态角度进行观察。

 

从有了基因组测序技术一直到现在,我们可以对基因组的序列进行非常系统的解析,让我们看到了细胞内部的生命大分子结构。但是它还不能告诉我们的信息就是,为什么人体有这么多种不同的细胞类型,它们之间的差别是什么。

 

这也是后来单细胞测序,特别是近一两年来,时空组学测序领域的突破,让我们真正地看到了这些细胞是什么,这些细胞的结构、定位是什么样的。

 

 

在华大研究院,我们其实在细胞图谱平台做了一系列部署,包括今天我主要讲的,就是我们研发了高精度、大市场的空间组学技术。

 

在细胞类型的解析这一块,我们也自主研发了高通量的单细胞多组学技术,跟我们现在的高通量测序仪结合,可以实现大规模的细胞数字化研究。同时,我们有相应的算法团队以及图谱解析团队。

 

我想说的是,细胞组学的数据体量与过去我们做基因组的数据体量相比的话,有数量级上的一个提升。

 

所以说,未来这个领域的体量一定是非常超大数据的时代,我相信是需要非常多的科学家共同努力、共同推动,当然对未来资源的消耗也是非常大的。

 

 

简单地介绍一下单细胞跟时空组学这两个技术:一个是对细胞类型进行解析,另一个最大的能力就是对细胞的定位进行解析。单细胞测序这一块,我们已有一套高通量的基于液滴的负压介导微流控系统,可以实现比较精准的细胞分类。

 

 

然后,我们利用单细胞技术系统地进行了细胞命运的解析。

 

其中包括今年3月、4月,我们分别在Nature上发的两篇文章。

 

一个是关于人类全能干细胞的诱导。这个文章更多是通过体外操控细胞命运的技术,就是通过化学小分子将过去能够诱导成功的人类多能干细胞,

 

这个多能干细胞大概是胚胎发育第5~6天的状态。我们通过一系列的化学药物、小分子进一步诱导到了第3天的状态,这个过程中的效率比较低。

 

所以我们通过单细胞测序结合化学小分子筛选,找到了一小群细胞,它们具有全能性。我们再把这群细胞进行鉴定以及功能分析,进一步证明了它的全能性。

 

另外,我们对成年猕猴的成熟器官进行了高通量单细胞测序,共绘制了45个器官,得到了106种主要的细胞亚型和460多种主要的细胞亚类。然后,系统地构建了成年猕猴的整个细胞图谱以及分子特征。

 

通过这个,我们进一步研究了每个器官潜在的成体干细胞,以及400多种细胞类型跟人类疾病的关联。

 

时空组学的技术挑战

 

 

单细胞测序的主要问题是,在建库过程中丢失了一个非常重要的信息,就是细胞的位置信息。我们知道位置信息是非常重要的,因为它决定了结构以及相应的功能。

 

其实最早的空间组学的技术是单分子荧光原位杂交(FISH),但是过去只能做单个基因的原位定位。

 

随着技术的发展,通过更高通量的基因原位检测技术,现已实现了一系列的更高通量的技术,比如容错荧光原位杂交(MERFISH)、顺序荧光原位杂交(seqFISH)。

 

但是这些技术始终做不到全基因组,所以并不能实现所有基因检测,而且它做什么基因都需要先验知识去指导。

 

 

另外,这个技术依赖于拍照。因为拍照的速度是有限的,所以它能够得到的视野大小也是非常有限的。这一两年,大家看到有很多新的基于测序的时空组学技术出现,但目前还存在一些挑战。

 

基于测序的技术,它会有一张捕获芯片,这个芯片决定了技术的表现。比如芯片上捕获的信号点多大,两个信息点之间的距离有多远,两个参数决定最后这个技术的精度、分辨率到底有多高。

 

再有,芯片的大小,决定最后捕获到的组织能够有多大。到底是捕获很小的一个区域,比如大脑里很小的脑区,还是能够把整个大脑进行解析,对芯片大小的要求是不一样的。

 

虽然有些技术发表了,但是要么在分辨率,要么在视野,或者说两个方面都存在缺陷。

 

 

我今天要讲就是基于华大的一个自主技术,就是DNA纳米球技术,过去是用于测序的。这里面列的芯片是测序仪DNBSEQ-T测序系统的一张芯片,大小大概5厘米×6厘米,有效面积大概是这么大。

 

这是一张测序芯片,但是这个测序芯片非常有意思,它有密密麻麻的信号点,这张5厘米X6厘米的芯片上面大概有10个亿的信号点。

 

在测序过程中,我们是把DNA经过信号放大扩增变成一个长链单链DNA,它会自发形成毛线球一样的结构,我们就把它叫DNA纳米球。

 

然后把它加载到芯片上,能够保证95%~99%以上的信号点,每一个信号点有且仅有一个DNA纳米球。纳米球之间的距离是500纳米,纳米球大小是220纳米。

 

如果把DNA放上去,我们通过DNA纳米球技术就可以做DNA测序,但是我们如果把组织铺上去是不是就可以进行组织的原位捕获?

 

带着这个思路,我们研发团队进一步研发,最后实现了组织的原位捕获技术。

 

这个芯片的好处就是,一方面信号密度是极高的;另外一方面芯片非常大,5厘米×6厘米,最大还有13厘米×13厘米的芯片。

 

 

这是一个直接的比较。相比同行的技术,我们的技术在分辨率、视野大小上都远远优于目前的其他同类技术。

 

时空组学实现分子级数字化生命

 

 

这个技术可以做什么?这是一个非常直观的比较。

 

我们知道传统HE染色技术,这是对一个胚胎染出来的结果。同样的胚胎切片,完成时空组学测序的结果,可以对整个胚胎范围内的所有基因进行分析,我们能够获得非常多的基因表达信息。

 

 

通过这个技术,我们可以做到什么?它可以实现单细胞分辨率的全组织尺度的细胞定位。

 

这是我们在大脑做的结果,这是染色的数据,这是测序的数据,每个点代表一个转录本。我们可以看到非常清晰的转录本聚集的现象,通过转录本的聚集可以把一个细胞圈出来,进行空间细胞定位。

 

 

通过这个技术,首先我们构建了小鼠胚胎发育的时空转录组图谱。9.5~16.5天的胚胎,每个阶段都进行了多张切片捕获,这个图谱做到了真正的单细胞分辨率。

 

 

我们把一个胚胎拿出来,一张胚胎切片上有32万个细胞,我们分割出来进行空间定位,可以非常清晰地得到每种细胞类型以及各细胞类型的空间定位,包括不同细胞类型在胚胎的不同位置,可能存在的不同特征或者不同成熟程度。

 

我们可以在胚胎上进行系统描绘。

 

 

除了小胚胎发育,我们也系统构建了斑马鱼的胚胎发育,包括斑马鱼早期发育24小时以内,它的细胞去向、空间分化以及空间定位的改变。

 

 

我们同时构建了另外一个重要模式生物——果蝇的胚胎发育。我们把果蝇的胚胎进行全面3D重构,最后得到了果蝇胚胎每个过程的分子和细胞3D图谱。

 

 

我们有一个做植物的团队,在植物领域做了初步尝试,给拟南芥叶片做了空间组图谱。

 

过去在单细胞领域没有做太多的植物研究,主要原因是细胞壁在细胞解离过程中成为很大的阻碍。但在空间组,我们发现细胞壁不仅不是缺点,还是很大的优点。因为细胞壁的染色可以告诉你细胞边界在哪里,天然地就可以进行细胞分割。

 

时间组学应用于疾病研究

 

 

结直肠癌是一个重要的肠道恶性肿瘤,我们通过时空组学技术也进行了研究。

 

我们对肿瘤组织进行测序,通过空间捕获的转录本数据,直接把基因组变化进行精确的空间组定位。

 

比如,我们发现结直肠癌存在不同的区域,有一个黏膜上皮细胞的相关基因,拷贝数变得非常多。在结直肠癌,它是定位在一个非常特异的局部区域。

 

在这个局部区域,免疫反应非常活跃,我们能看到抗原呈递分子、免疫趋化因子的高表达。我们也看到,这种情况跟患者的良好预后是有关系的。这可以作为一个概念验证。

 

我相信,时空组是能够大大地促进我们对肠道肿瘤的理解。

 

 

对于肠道菌群的未来研究,目前时空组学基本上还没有相关的文章出现。

 

首先,它表达的转录组丰度比较低。另外,我们现在可能更多依赖多聚腺苷(polyA)捕获转录本,但肠道微生物的很多转录本都是非polyA的。当然,我们也非常关心肠道微生物的基因组,基因组的捕获现在也是一个问题。

 

这个技术才刚刚开始,我相信随着技术的进步,未来非常有潜力能够进行肠道微生态的直接捕获。所以,未来这个技术能够帮助我们解决肠道微生态的组成分布,以及肠道微生物跟宿主的关系。

 

我们非常关心的另一个新领域,是脑部疾病与肠道菌群的关联。对于肠-脑轴的研究,未来我们需要回答怎样通过肠道微生物分泌的因子,去跟脑细胞或者神经系统细胞进行互作。

 

我相信这也是一个非常有意思的未来研究方向。

 

 

为了推动这个领域,我们组建了时空组学联盟。最近在Cell上发布了这个联盟,也吸引了来自全世界20多个国家、90个团队的参与。

 

 

它主要是聚焦于生理学、发育与衰老、疾病、演化四大方向,进行全面的研究。

 

 

这是我们最近在Cell发表的这个联盟的首批成果,有几篇是正式发表的,另有几篇可能会陆陆续续地正式发表。

 

 

非常感谢大家,也感谢我们的技术研发团队以及合作伙伴。

 

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