細胞具有天然的異質(zhì)性
異質(zhì)性是細胞的天然特性之一，看似相同的一群細胞，其內(nèi)部有可能存在本質(zhì)的差別。這種異質(zhì)性是由很多因素造成的，除了各細胞所處微環(huán)境的差異以外，更多的是細胞內(nèi)在活動的一種表現(xiàn);通常，細胞的異質(zhì)性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
在基因水平，基因組本身就存在多態(tài)性，各種突變、重組會引起不同細胞間基因組序列上的差異;此外，甲基化、乙?；缺碛^遺傳修飾上的差異也會引起細胞間基因表達上的不同;在轉(zhuǎn)錄水平，不同的細胞內(nèi)轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)蛋白的種類和活性各不相同，許多基因的轉(zhuǎn)錄還具有一定的隨機性。在蛋白水平上，不同細胞內(nèi)各個蛋白表達量和修飾狀態(tài)各不相同，各個信號通路狀態(tài)也有所不同，而這也會反過來影響基因的轉(zhuǎn)錄。
這些差異反映在細胞水平上就表現(xiàn)為細胞功能的異質(zhì)性。在基礎(chǔ)和臨床醫(yī)學(xué)研究中，這種異質(zhì)性是無法忽視的。一個典型的例子就是免疫系統(tǒng)B、T細胞成熟過程中的所表現(xiàn)出的異質(zhì)性，這種異質(zhì)性是免疫系統(tǒng)應(yīng)對復(fù)雜的機體內(nèi)外環(huán)境的基礎(chǔ);另外，在癌癥發(fā)生過程中，由于基因突變等事件具有一定的偶然性，癌癥組織也具有非常大的異質(zhì)性，這種異質(zhì)性也常常會成為臨床上癌癥治療的主要障礙之一。
單細胞分析是研究細胞異質(zhì)性的有效手段
研究細胞異質(zhì)性的關(guān)鍵就在于能否實現(xiàn)對單個細胞進行較多參數(shù)的分析，這就是“單細胞分析(singlecellanalysis)”的概念。事實上，自從“細胞”學(xué)說被提出后，人類一直在努力尋求分析單個細胞的技術(shù)方法。但是，單細胞分析有一個巨大的挑戰(zhàn)，那就是樣品量及其有限，一個典型的人類細胞僅含有約6.6pgDNA、10pg總RNA。從如此有限的樣品中獲取大量準確的數(shù)據(jù)無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。所以，傳統(tǒng)的高通量分析手段例如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組學(xué)等，往往只能基于大量細胞進行分析，得到的也是大量細胞的平均信息;而一些可以針對單細胞進行分析的方法，例如免疫熒光、流式細胞術(shù)等，也會受到通道的限制，僅僅對少數(shù)幾種蛋白進行分析，同樣無法深入分析其異質(zhì)性。
直到近幾年，隨著相關(guān)領(lǐng)域的一系列技術(shù)突破，“單細胞分析”的概念才得以實現(xiàn)。兩類技術(shù)在這過程中起到了先導(dǎo)作用，首先是測序技術(shù)的進步，以illumina為代表的測序技術(shù)大大降低了測序成本，使在一個實驗中對多個樣本測序成為可能;其次，一些可以用于單細胞核酸樣本的擴增技術(shù)(例如MDA擴增基因組，SMART、TargetAmp可以擴增轉(zhuǎn)錄組)的開發(fā)，解決了單細胞核酸樣品量少的問題。這兩類技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了對單細胞基因組和轉(zhuǎn)錄組的測序，開創(chuàng)了組學(xué)的重要分支：單細胞基因組學(xué)(singlecellgenomics)和單細胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)(singlecelltranscriptomics)。后來，隨著基于微流體芯片技術(shù)的C1單細胞全自動實驗系統(tǒng)和BiomarkHD(Fluidigm)的廣泛應(yīng)用，單細胞分析開始向自動化、更多細胞通量的方向發(fā)展。
與此同時，新的單細胞蛋白質(zhì)檢測技術(shù)也不斷涌現(xiàn)。其中，比較有代表性的就是質(zhì)譜流式技術(shù)(MassCytometry)，通過特殊的金屬標簽抗體，它可以實現(xiàn)在單個細胞上幾十個蛋白的同時檢測。
單細胞分析技術(shù)促進了轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的發(fā)展
轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)是近年來在醫(yī)學(xué)健康領(lǐng)域出現(xiàn)的新概念，目的是為了縮短基礎(chǔ)與臨床之間的距離，促進基礎(chǔ)研究和臨床研究成果的相互轉(zhuǎn)化。多參數(shù)單細胞測序分析在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的研究中有著獨特的優(yōu)勢，這是由于臨床樣本具有其特殊性決定的。
臨床樣本也存在很大的異質(zhì)性，只有單細胞分析才能有效揭示這種異質(zhì)性；其次，很多臨床樣本量及其有限，在個別情況下甚至只有一個細胞可供檢測，單細胞檢測是可行的方法；此外，臨床樣本都是來自人的樣本，和實驗動物不同，對于人所能用的研究方法受到很大限制，因此要求我們在有限的樣本中盡量多的獲取數(shù)據(jù)。而多參數(shù)單細胞分析恰恰滿足了這種需要。目前，單細胞檢測已經(jīng)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，突出表現(xiàn)在以下一些方面：
1)疾病早期診斷
用于疾病早期診斷或者預(yù)后相關(guān)標志物的尋找，有效的指導(dǎo)臨床;甚至在一些案例中，單細胞測序分析技術(shù)可以直接做為早期診斷手段使用。
2014年年中，斯坦福大學(xué)利用質(zhì)譜流式技術(shù)對髖關(guān)節(jié)置換病人手術(shù)前后的免疫細胞進行分析。經(jīng)過一系列細胞亞群和信號通路分析，研究者發(fā)現(xiàn)了病人單核細胞中的NK-b等數(shù)個通路分子激活與病人康復(fù)速度有很高的相關(guān)性?；诖耍芯咳藛T可以開發(fā)一套基于外周血的康復(fù)時間預(yù)測方法。
著床前胚胎遺傳學(xué)診斷(Preimplantationgeneticdiagnosis簡稱PGD)是避免有遺傳病史的父母生出遺傳缺陷嬰兒的重要手段。數(shù)據(jù)表明，這種胚胎單細胞基因檢測技術(shù)可以使體外受精獲得健康胚胎的成功率提高到99%，避免嬰兒出現(xiàn)唐氏綜合癥以及其他染色體異常等遺傳疾病。
2)疾病發(fā)生機制研究
多參數(shù)單細胞分析可以幫助研究人員深入分析正?；蛘卟∽兘M織的精細構(gòu)成，了解其在生理或病理進程，發(fā)現(xiàn)組織中發(fā)揮重要作用的細胞亞群。這對于研究相關(guān)疾病的發(fā)病機制具有非常重要的意義。
例如，德州大學(xué)MDAnderson癌癥研究中心對乳腺癌進行了單細胞測序分析，通過對乳腺癌樣本中不同單細胞基因組的比較研究，發(fā)現(xiàn)乳腺癌發(fā)生過程中不同突變的出現(xiàn)的階段性;斯坦福大學(xué)Bendall等利用質(zhì)譜流式技術(shù)對正常人骨髓樣本中的不同分化階段的B系細胞進行檢測分析，不但精細展示了B細胞發(fā)育成熟的過程，而且新發(fā)現(xiàn)了B細胞發(fā)育過程中的一個重要Checkpoint。
3)藥物作用機理研究
人體組織細胞具有復(fù)雜的異質(zhì)性，不同細胞對于同一藥物的反應(yīng)也具有差異。以往對藥物作用機制的研究主要是基于一些相關(guān)的細胞株或者細胞系，但是這并不能反映人體組織對于藥物的反應(yīng)。事實上，正是一些藥物對“非靶細胞”的作用，導(dǎo)致了藥物副作用的產(chǎn)生。單細胞測序分析可以研究這種異質(zhì)性，它可以幫助我們了解組織中不同細胞對藥物的反應(yīng)。
斯坦福大學(xué)的Nolan實驗室曾經(jīng)用Dasatinib(一種用于治療白血病的藥物)處理正常人骨髓樣本，利用質(zhì)譜流式進行檢測，經(jīng)過細致的亞群和信號通路分析，觀察到了骨髓內(nèi)30多個不同亞群在藥物刺激時18個信號通路激活水平的改變。
近期，16屆基因組生物學(xué)進展年會上(AGBT)推出Polaris單細胞實驗系統(tǒng)，集成了單細胞的分選、捕獲、培養(yǎng)、給藥以及核酸樣品制備，為藥物機制研究增添了又一有力工具。
4)為實現(xiàn)個體化治療提供數(shù)據(jù)支持
臨床樣本的異質(zhì)性不但體現(xiàn)在樣品內(nèi)細胞的不均一，也體現(xiàn)在樣品之間的差異。單細胞測序分析也可以非常方便的對不同病人樣本進行比較，找出不同樣本中具體的差別。這些數(shù)據(jù)可以成為制定個體化治療方案的重要依據(jù)。
目前，研究較多的就是各種類型的癌癥樣本的分析，先后有多個研究小組利用質(zhì)譜流式技術(shù)對白血病、乳腺癌、卵巢癌等進行多參數(shù)檢測和分析，這些數(shù)據(jù)可以反映病人樣本間的差異。隨著該領(lǐng)域研究的逐步深入，個體化治療方案的制定將會有一個堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。?結(jié)語：
單細胞分析已經(jīng)漸漸滲透轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的諸多相關(guān)領(lǐng)域，隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進步和普及，它將繼續(xù)推動基礎(chǔ)研究和臨床研究協(xié)同發(fā)展。從某種意義上說，在未來人類的健康將很大程度上取決與我們對于自身細胞的了解程度，因為，細胞是構(gòu)成生命基本單元，一切問題的根本都將歸結(jié)于細胞本身。
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