Nature Medicine文獻綜述： 人類單細胞圖譜對醫(yī)學的重大影響

一、深入解析復雜疾病的患病機制
遺傳變異，無論是常見或是罕見突變，都可能增加疾病風險。人類遺傳學發(fā)展至今已經(jīng)確定了超過10萬種與不同人類特征相關(guān)的遺傳變異。加之2000年完成的人類基因組計劃，以及2012年千人基因組計劃，已經(jīng)整合完成了人類基因組遺傳變異圖譜，在DNA層面對基因突變與疾病風險有了深入了解。但對于常見突變和罕見突變對疾病的具體貢獻，仍然存在諸多疑問。近年來，研究者們利用全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)技術(shù)，通過尋找人類基因組上突變頻率超過5%的位點與研究對象表征之間的聯(lián)系，來解釋遺傳位點與常見疾病的關(guān)聯(lián)性。然而，即使是在常見的復雜疾病中，GWAS表型關(guān)聯(lián)研究的候選位點也常常位于非編碼區(qū)，這對解析目標蛋白編碼基因與功能細胞關(guān)聯(lián)性帶來了新的困難。此外，人們還發(fā)現(xiàn)具有相似臨床表型的常見病和罕見病可能是不同基因變異的結(jié)果，即使是同一基因，在不同組織和細胞類型中、不同疾病發(fā)展期也可能具有差異性功能，通過傳統(tǒng)技術(shù)識別這些基因在通路或細胞水平上的共同作用機制極具挑戰(zhàn)。
單細胞測序的出現(xiàn)為人類觀察細胞帶來了全新的視角。2017年啟動的人類細胞圖譜(Human Cell Atlas，HCA)計劃從單個細胞的層面描繪健康人體微觀細胞參考圖(圖1)，通過單細胞測序等新型工具，對所有細胞類型及其亞型進行編目�；�于“單細胞圖譜+GWAS”的技術(shù)聯(lián)用分析模式已應(yīng)用于多種疾病，包括各種炎癥、自身免疫、神經(jīng)退行性病變、呼吸系統(tǒng)纖維化和其他復雜疾病。通過對比相關(guān)組織的健康和疾病單細胞圖譜，篩選出特定細胞亞群中疾病基因相關(guān)的候選位點，揭示了令人意想不到的基因-突變聯(lián)系。例如，疾病狀態(tài)下，細胞組成和細胞內(nèi)部基因表達變化可以在多種組織之間串擾，導致疾病中多細胞群落的轉(zhuǎn)移，將克羅恩病患者回腸中的細胞組成與健康參考圖譜相比較，發(fā)現(xiàn)了一個獨特的免疫和基質(zhì)細胞多細胞群落，這預(yù)示著患者可能對anti-TNF藥物治療缺乏響應(yīng)。將廣泛的潰瘍性結(jié)腸炎(UC)的GWAS數(shù)據(jù)與單細胞圖譜數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠通過GWAS識別表達與UC相關(guān)基因的關(guān)鍵細胞類型，包括在健康結(jié)腸中極其罕見但在發(fā)炎、病變結(jié)腸中顯著擴張的上皮M樣細胞。對于大多數(shù)風險變異位于非編碼區(qū)的疾病，綜合GWAS、單細胞圖譜和DNA數(shù)據(jù)，以及單細胞中DNA和RNA的聯(lián)合圖譜，可幫助促進疾病-基因-突變之間的關(guān)聯(lián)分析，這些進展都為全面闡釋復雜疾病遺傳位點對人類健康的影響提供了幫助。 二、對臨床診斷的推動
對身體中所有細胞類型及其在疾病中作用的相關(guān)知識，可以重塑臨床診斷工具的未來。例如全血細胞計數(shù)(CBC)，是一種適用于各種診斷場景的常見臨床指標。在此基礎(chǔ)上，單細胞圖譜技術(shù)可以幫助我們進一步精細描述外周血液免疫細胞景觀，提供解釋治療反應(yīng)和預(yù)后的更多信息，為更精準的診斷分析奠定基礎(chǔ)。此外，單細胞圖譜技術(shù)聯(lián)合組織病理學，有望將傳統(tǒng)的H&E染色技術(shù)升級至H&E2.0技術(shù)。在未來H&E2.0的版本中，臨床醫(yī)生可以將單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)輪廓加載在一張標準組織切片H&E染色圖上，通過統(tǒng)一基因組學和組織學信息輔助診斷，甚至可以通過針對空間數(shù)據(jù)的機器學習算法模型構(gòu)建來預(yù)測H&E染色樣本的分子輪廓。隨著“基因組學+表觀基因組學+轉(zhuǎn)錄組學+蛋白組學空間大圖譜”聯(lián)合技術(shù)在健康和疾病組織中的應(yīng)用日益增多，通過算法已經(jīng)可以將低分辨率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單細胞分辨率數(shù)據(jù)，投射在未做過基因檢測的樣本空間結(jié)構(gòu)上，并在類似組織中恢復其空間分子特征。如果有足夠的數(shù)據(jù)，未來算法還可以將分子圖譜和組織病理學結(jié)果相互映射，以期改進對單個患者診斷結(jié)果的準確性。
 
三、對高分辨率大規(guī)模并行藥物研發(fā)的助力
健康人群單細胞圖譜的完善和空間基因組學技術(shù)的發(fā)展，為提高分辨率篩選表型相關(guān)分子藥物開辟了新的道路。通過單細胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)篩選及單細胞基因集合篩選，可以獲得大量與疾病相關(guān)的基因、與常見復雜疾病相關(guān)的非編碼變異體，以及與癌癥和發(fā)育障礙相關(guān)的突變位點，并且可以大幅縮短治療靶點的甄選過程。近年來，基于單細胞測序的靶向小分子篩選技術(shù)也已經(jīng)在研發(fā)中。隨著圖譜數(shù)據(jù)和單細胞數(shù)據(jù)量的積累，目前機器學習算法已經(jīng)可以預(yù)測在相同細胞環(huán)境中，一個或多個基因擾動對疾病模型的影響，構(gòu)建并在新生物環(huán)境中響應(yīng)相同擾動的疾病模型。
在再生醫(yī)學和細胞治療領(lǐng)域，單細胞測序技術(shù)也正承擔起越來越重要的角色。單細胞圖譜增強了我們對健康人體細胞應(yīng)有基因表達模式的理解，更好的定義了工程細胞構(gòu)建需要達到的目標。在構(gòu)建人類器官衍生模型的時候，疾病參考圖譜和健康對照圖譜幫助研究者們更好的匹配模型和人類組織，識別模型缺失的細胞成分，并改進預(yù)測模型的分子機制。目前研究者已將單細胞測序應(yīng)用于篩選帕金森病治療模型、含有自閉癥相關(guān)基因突變的大腦類器官模型、子宮內(nèi)膜或腸道的類器官模型。此外，對于體內(nèi)組織重編程，參考單細胞圖譜有助于推斷分化機制和評估治療是否達到預(yù)期效果。對于功能細胞治療，單細胞測序有助于明確產(chǎn)生療效所需的細胞狀態(tài)，以及監(jiān)測患者給藥前后細胞狀態(tài)的變化，這在癌癥的工程細胞治療領(lǐng)域極具吸引力。
 
展望：單細胞圖譜在生物醫(yī)學上面臨的挑戰(zhàn)
為了實現(xiàn)細胞圖譜在醫(yī)學中的變革潛力，我們?nèi)孕杩朔�技術(shù)、實用和基礎(chǔ)方面的各項重大挑戰(zhàn)。首先，雖然近年來在HCA計劃的支持下，研究者們匯集了人類進化史上從祖先到地理多樣性的健康和疾病細胞圖譜集，但是相比構(gòu)成人體的200多種數(shù)萬億細胞，我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源依然十分有限。
其次，實驗室和臨床之間的聯(lián)系也需要進一步加強。包括建立更多具有豐富元數(shù)據(jù)資源的生物庫，實現(xiàn)從多種臨床隊列中進行大規(guī)模樣本分析。以及尋求更好的樣本保存方法解決常規(guī)樣本保存方法，如福爾馬林固定和石蠟包埋樣本與單細胞技術(shù)兼容的問題。
再次之，單細胞數(shù)據(jù)分析上關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是需要更多能反映人類多樣性的開放數(shù)據(jù)，通過訓練計算模型，開發(fā)從靜態(tài)圖譜到細胞動力學的解碼方法，建立高效檢索流程，通過算法平臺找到我們感興趣的基因、細胞裝填和細胞類型。
最后，盡管從實驗室到臨床應(yīng)用領(lǐng)域或藥品生產(chǎn)環(huán)節(jié)上，傳統(tǒng)表達譜分析能夠獲得分子機制與疾病治療的潛在關(guān)聯(lián)，但是證明基因、信號通路、細胞狀態(tài)在疾病中的作用仍然需要更為直接的證據(jù)，單細胞+空間基因組學+遺傳篩選的臨床隊列實驗將有助于實現(xiàn)我們對疾病的理解從相關(guān)性到因果性的質(zhì)的飛躍。
左圖，從細胞圖譜中得出的關(guān)于疾病機制、診斷和治療的重要見解。右圖，影響醫(yī)療的關(guān)鍵技術(shù)和基本障礙，包括多樣性、數(shù)據(jù)可用性和了解疾病進展

結(jié)論
單細胞圖譜和空間圖譜的不斷完善，加深了人類從細胞和組織水平上對不同疾病的深入理解，逐步為診斷、藥物發(fā)現(xiàn)和新的治療途徑發(fā)展提供助力，相關(guān)實驗技術(shù)和計算算法的興起推動了生物醫(yī)學各個階段的研究，包括從理解疾病機制到診斷和治療疾病。近年來，隨著測序、細胞操作和空間技術(shù)在樣本規(guī)模、分辨率上的迅速增長以及技術(shù)成本的逐步下降，使得采集臨床醫(yī)學所需的跨性別、年齡、血統(tǒng)和人口的不同參考單細胞圖譜成為可能，這些將有助于形成一份更加全面的細胞圖譜，作為理解人類健康以及診斷、監(jiān)測和治療疾病的基礎(chǔ)，實現(xiàn)人類細胞圖譜計劃的最終使命。 
單細胞測序一直以來成為各大期刊，包括CNS等頂流期刊的連續(xù)關(guān)注，如今Nature Medicine一文向我們解釋了單細胞圖譜為疾病領(lǐng)域的機制研究開辟了新的道路，并影響醫(yī)學的各個方面，這一炙手可熱的技術(shù)在細胞和基因水平破譯疾病的機制，監(jiān)測疾病的進展和特征，發(fā)現(xiàn)和開發(fā)新的生物標志物或細胞療法，為診斷、藥物發(fā)現(xiàn)和新治療途徑的發(fā)展提供信息。
 
參考文獻
Rood J. E., et al., Impact of the Human Cell Atlas on medicine. Nat Med. 2022 Dec 8. doi: 10.1038/s41591-022-02104-7.