人體細胞如何分工 這張圖譜帶來新的認識

世界首個人類細胞圖譜近日公佈。科學家首次從單細胞水準上全面分析了胚胎和成年時期的人體細胞種類，定義了許多之前未知的細胞種類。

細胞是生命的基本單位，近日，浙江大學醫學院郭國驥團隊公佈繪製成功世界首個人類細胞圖譜。發表在國際期刊《自然》上的這項研究，首次從單細胞水準上全面分析了胚胎和成年時期的人體細胞種類，系統性地繪製了涵蓋八大系統的人類細胞圖譜，建立了70多萬個單細胞的轉錄組數據庫，鑒定了人體100多種細胞大類和800多種細胞亞類，研究團隊還搭建了人類細胞藍圖網站。

迄今為止，全球還有哪些關於人類細胞圖譜的研究計劃？人類細胞圖譜與人類基因組圖譜有關嗎？繪製人類細胞圖譜面臨哪些挑戰和困難？科技日報記者採訪了相關專家。

用數字矩陣描述每一個細胞的特徵

郭國驥曾介紹，人類細胞圖譜就是人體細胞的數字化。它用數字矩陣描述每一個細胞的特徵，並對它們進行系統性的分類。郭國驥表示：“我們定義了許多之前未知的細胞種類，還發現了一些特殊的表達模式。比如多種成人的上皮、內皮和基質細胞在組織中似乎扮演著免疫細胞的角色。這些非專職的免疫細胞也在兼職幹著免疫的活，我們認為成年人非免疫細胞的廣泛免疫激活是人體區域免疫的一種重要調節機制。”

目前，全球還在進行哪些人類細胞圖譜的研究計劃？溫州醫科大學基因研究院教授吳金雨在接受記者採訪時表示，全球共有上百個細胞圖譜項目在持續推進中。從2017年開始，全球開始大規模的相互協作，我國學者也深入參與，新成果不斷涌現。

比如在2018年，人類發育細胞圖譜研究取得了進展。許多疾病起源於人體的早期發育，詳細理解發育過程是解釋人類健康和疾病的關鍵。來自英國惠康基金會桑格研究所和英國紐卡斯爾大學的研究人員從處於發育中的人體組織的25萬多個細胞中，收集基因數據。這些數據將顯示哪些基因在細胞中開啟，有助於解釋發育期間的重要過程。來自瑞典卡羅林斯卡研究所、斯德哥爾摩大學和瑞典皇家理工學院的科學家們則合作研究大腦、肺部和心臟的發育以及孕育3個月的胚胎發育，以便了解正常人體發育並深入認識發育障礙等。

人類細胞圖譜（HCA）組織委員會聯合主席、惠康基金會桑格研究所細胞遺傳學主任莎拉古田認為，我們對人類發育的理解將被人類發育細胞圖譜項目改變，期待這項基礎研究能提供廣泛的重要見解，包括更好理解流産和遺傳發育障礙發生的原因，以及理解兒童癌症在發育上的起源以及癌細胞在成年人中使用的發育通路。

可鑒別疾病有關異常細胞類型

每個細胞都攜帶有機體的一套基因組，有了基因序列圖譜，研究者就有機會從中找到與各種疾病和表型相關的“密碼”，加快對疾病發生、發展的理解，有助於疾病的診斷和個體化治療。因此，人類基因組計劃有著“生命登月計劃”之稱，其內容是破譯人類分佈在細胞核中23對染色體上的約30億個鹼基和約2萬個基因。

2000年6月，人類基因組草圖的繪製工作完成，並最終繪製了一張類似化學元素週期表的人類基因組精確圖譜。2006年開始，一項被命名為“炎黃計劃”的研究項目在深圳展開，即通過對白、黃、黑三大人種進行大樣本的全基因組測序和序列分析比較，探索人類基因組在不同人群中的多態性分佈和變化規律。2008年11月，“炎黃計劃”中國人基因組圖譜繪製完成。

“通過這些基因圖譜發現，不同人的基因組序列是高度相似的。針對同一個人，不同位置來源的細胞的基因組序列則相似度更高，有時還會完全一樣或存在為數不多的序列差異。”吳金雨説，通過描繪人類細胞圖譜，能揭示每一個細胞在特定時空的基因表達狀態，也許在未來，臨床醫生就可以從中鑒別異常的細胞類型和起源等，實現對各種疾病更早的診斷。

例如郭國驥團隊通過跨時期、跨組織和跨物種的細胞圖譜分析，揭示了一個普適性的哺乳動物細胞命運決定機制：幹細胞和祖細胞的轉錄狀態混雜且隨機，而分化和成熟細胞的轉錄狀態就變得分明且穩定，也就是説，細胞分化經歷了一個從混亂到有序的發展過程。

郭國驥表示：“我們的工作在測序深度上存在一定局限性，完美版的人類細胞圖譜還應整合空間資訊、多組學數據和人群分析，這需要全世界科學家的共同努力。”

單細胞測序技術是繪製圖譜的關鍵

吳金雨告訴記者，人類細胞圖譜的成功繪製，依靠的核心技術是單細胞測序技術。

過去科學家主要利用顯微鏡和流式分析等技術，依靠細胞的若干表型特徵對自然界裏不同物種的細胞進行分類和鑒定。這些表型特徵的選取往往引入了較多的人為主觀性。單細胞轉錄組測序技術是近年來迅速發展的生命科學前沿技術，是把轉錄組測序應用到單個細胞層面，從而識別細胞的類型、功能，特定細胞狀態的變化，在單細胞水準揭示細胞各個基因表達狀態，反映細胞間的異質性。

吳金雨説，從目前情況看，單細胞測序技術還面臨一些問題。首先，比如一滴血，就有百萬級別數量的細胞。對於器官組織，各種細胞都是緊密結合在一起的，如何把這些細胞一個一個單獨分離出來又不造成大的細胞損耗是第一個難題。其次，這麼多的細胞每一個都需要被高深度測序，費用非常高。再次，如何高效挖掘高通量測序産生的海量數據，又是一個非常大的挑戰。目前，由於樣品準備複雜，測序費用高、週期長，與直接的臨床應用還存在一定差距。

單細胞測序技術在腫瘤、發育生物學、微生物學、神經科學等領域發揮著重要的作用，其應用價值可以通過渦蟲這個有意思的例子來展現。渦蟲是一種比蘋果種子還小的生物，雖然小，它卻有一項令其他動物都羨慕的能力。如果把一條渦蟲切成若干段，每一段都會重新生長成一條完整的渦蟲。早在幾十年前，研究人員就知道幫助渦蟲再生的是一組被稱為neoblast的非特異性幹細胞，但具體是哪一種neoblast細胞發揮作用卻不得而知。美國密蘇裏州堪薩斯城斯托爾斯醫學研究所的亞歷杭德羅·桑切斯·阿爾瓦拉多，利用單細胞測序技術成功分離出被稱為neoblast2號亞型（Nb2）的細胞類型，通過切割渦蟲並觀察傷口發展時發現，Nb2細胞數量迅速增加，使渦蟲身上的傷口癒合；瀕死渦蟲被注射單個Nb2細胞，Nb2細胞大量繁殖分化拯救了瀕死渦蟲。

吳金雨説，就如渦蟲Nb2細胞類型這樣重大的發現，現在説這些發現可用於治療、器官再生、重建人體部分還為時過早，“但發現自然再生的機制是一個好的開始”。利用單細胞測序技術繪製細胞圖譜，或能幫助我們打開人類生老病死的“黑匣子”，引領眾多可用於臨床的重大發現。（記者李禾）