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Human Cell Atlas希望揭开隐藏在我们基因中的神秘面纱

一个重要的国际项目正试图创建所有人体细胞的第一个全面的三维地图,这可能最终揭示有关我们的健康以及我们的身体如何运作的秘密。自科学家们首次发现我们的身体由称为细胞的微小构建块组成以来,已有近350年的历史。今天我们对它们的性质知之甚少,但如果我们这样做,我们就能更好地了解我们的身体是如何运作的,疾病如何影响我们以及我们如何衰老。

Human Cell Atlas希望揭开隐藏在我们基因中的神秘面纱

一个名为全球项目哺乳动物细胞阿特拉斯现在正在尝试创造人类的第一个全面的三维地图的身体为了揭开其中的一些奥秘。

立陶宛维尔纽斯大学的生物化学家Linas Mazutis博士说,它有望产生与人类基因组测序时相同的影响。“人体细胞图谱可以为开发新技术和提供有关人体的新答案奠定基础。”

该项目还可以更好地诊断和治疗疾病,但对所有人体细胞进行普查并非易事 - 每个成年人体内估计有40万亿。

Mazutis博士负责协调欧盟资助的一项名为“细胞滴入”的项目,该项目旨在开发创建这一庞大的人体细胞图谱所需的一些技术。

他们的技术允许将数千个单个细胞快速分离成大约100微米的微小水滴 - 大约与人类头发相同的宽度。

这种方法称为液滴微流体,可装载生化试剂,打开细胞,将其内容物溢入其所包含的水中。

这基本上将每个液滴变成微观试管,其中可以分析遗传物质或其它内容物。

“我们特别关注单细胞的基因表达程序,”Mazutis博士说。

这一点非常重要,因为并非人体内每个细胞中的所有基因或DNA都被打开 - 在某些组织中某些基因被停用而其他基因被放大。

DNA也可以根据其所在的细胞以不同的方式读取,这意味着可以从相同的遗传密码产生不同的蛋白质。

为了解开这种复杂性,Mazutis博士与哈佛大学的同事共同开发了一种技术,分析了另一种称为核糖核酸(RNA)的遗传物质。

条形码

RNA通过帮助将DNA代码转化为细胞生长或复制所需的蛋白质,在细胞中发挥重要作用。然后分析这可以揭示细胞活动和功能的细节。

Mazutis博士使用的技术将RNA从一个微滴中的细胞转换回DNA,但在基因序列中添加了一个独特的条形码。然后将来自所有液滴的遗传物质合并在一起并大量分析。

由于来自每个液滴的遗传物质已用条形码标记,这意味着可以单独鉴定来自每个细胞的RNA序列。

与之前需要将细胞分离到塑料板上96个单独孔中的技术相比,它的速度更快,更便宜,这对构建人类细胞图谱至关重要。

然而,对40万亿个细胞进行此操作将产生惊人的数据量,需要来自世界各地的许多不同学科的专业知识,但科学家已经看到了它可能产生的结果。

以色列雷霍沃特魏兹曼科学研究所的计算机科学家和生物学家Ehud Shapiro教授说:“人类细胞图谱1.0正试图绘制人体内所有细胞类型。

“一旦实现这一目标,我们的想法是研究细胞谱系的问题,以便随着时间的推移产生一种人类细胞发育的4-D图谱。”

细胞史

第一个具有细胞历史图谱的多细胞生物体是一种微小的1毫米长的线虫,叫做秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)。这种蠕虫在完全成长后仅由1 000个细胞组成,当它从细胞成熟到成年时被拍摄,使科学家能够跟踪它的发展。

由于难以以这种方式跟踪细胞,因此任何较大的生物体都没有重复这一壮举。但夏皮罗教授和他的团队正在开发技术,使他们能够重建人体内细胞的谱系,利用基因组中称为微卫星的微小错误。

它们由相同代码的长重复组成,当细胞分裂和复制时DNA被复制时会出错。

Shapiro教授和他的同事计算出,如果他们可以追踪DNA中100万个这样的错误,他们就可以重建细胞的家谱。但到目前为止,每个细胞中只能检查几百个微卫星错误。

然而,夏皮罗教授正在开发新技术,一次看数千甚至数万。

在由欧盟欧洲研究理事会资助的名为LineageDiscovery的项目中,他现在致力于一种称为挂锁或分子反转的先进技术,该技术使用开环形状的基因探针来靶向潜在的错误位点。

“到目前为止,我们可以同时使用12 000个挂锁探针,我们现在正致力于使用50 000个探针,”夏皮罗教授解释说。“这使得一百万个探测器看起来并不遥远。”

如果成功,以这种方式解锁人类细胞谱系树可以回答一些困扰生物学家的基本问题。例如,它可以帮助揭示为什么一些癌症扩散到身体的新区域。

“它们是来自一个逃逸到血液中的癌细胞,还是原发肿瘤不断渗漏,有数千或数百万个细胞独立产生转移?Shapiro教授说,我们距离一个明确的答案还很远。

同样地,有很多关于人类发展的问题也可以回答,比如身体组织在成年期可以再生。但在Mazutis博士认为,在这些问题得到解决之前,科学家必须克服一些障碍。

“我们不知道一个人的人类细胞图谱与另一个人的细胞图谱有多么不同。他说,这一切都意味着建立一个人类细胞图集将是一个巨大的挑战。

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