近年来,先进的分析技术使科学家们能够了解细胞生物学的一个全新的水平的细节:单细胞水平。这种方法认识到细胞——即使是那些同样近距离的组织——本质上是异构的。

我们的免疫系统的细胞是特别有趣的。尽管来自血液干细胞,每种类型的免疫细胞进行具体的、个别的功能。这些不同类型的免疫细胞如何发展的?

一个研究小组——由Naik Shalin博士——从沃尔特和伊莱扎大厅研究所采用了一个单细胞,multi-omics方法来探索这个问题,尤其是关注T和B淋巴细胞的形成。

他们的研究结果,最近发表在自然免疫学,他们的发现的轮廓新在淋巴细胞发展阶段、信息研究人员说可以“免疫系统的丰富未来的研究”。

捷克葡萄牙直播Naik采访了解更多关于这项研究的发现,为什么一个单细胞,multi-omics方法研究免疫系统帮助我们捕捉“全貌”。

莫莉·坎贝尔(MC):为读者不熟悉的概念,你能告诉我们关于multi-omics单细胞分析方法的原理?

Shalin奈克(SN):细胞的基本构建块是我们所有的组织。分析每个单元格在一个机关类似于理解个人玩家统计在一场足球比赛而不是球队的成绩。科学家测量细胞生物学的许多不同的方面——他们的蛋白质,它们的DNA,基因的开启和关闭,等更多的功能我们可以测量的一个细胞,更好的照片我们可以解决。这样我们可以得到接近每个细胞的真正本质,它所做的以及相关的生物学。“Multi-omics”是一个方法,可以得到尽可能多的信息每个细胞得到充分的图片。

司仪:这项研究背后的基本原理,特别是决策进行单细胞分析的免疫学?

SN:我们的实验室研究免疫系统使用新的尖端单细胞技术。我们曾发现干细胞和祖细胞的免疫系统非常不同的细胞类型,他们可能犯的错误。然而,我们相信有很多“隐藏”类型的干细胞和祖细胞,没有人曾揭露的手段。如果一个人能理解免疫细胞类型的多样性,以及他们如何是天生的,那么我们就可以利用这些信息来生成免疫细胞对癌症和免疫,而且还拒绝癌症免疫细胞谱系的白血病。

主持人:你能讨论multi-omics分析采用不同的方法来实现?

SN:我们开发的方法叫做单细胞RNA-sequencing (scRNA-seq),用来了解单个细胞的基因表达。这以前是不可能的,因为我们是用来做RNA-seq数以百万计的细胞与数十亿分子获得足够的信号。实现一个细胞的信号只有20000分子/细胞,大量的细胞,是一个巨大的挑战。然而,我们开创了一种方法首先分析细胞的蛋白质(蛋白质组)使用流式细胞术,然后这些细胞的RNA分子(转录组)。小型化的技术允许我们捕捉这两个“变小”(即multi-omics)干细胞和祖细胞的免疫细胞谱系。

凯伦管家(KS):提醒你这种意想不到的祖细胞的存在吗?

SN:我们以前使用干细胞条码和跟踪技术发现干细胞和祖细胞高度异构的免疫细胞,但我们不知道如何实现这一点。我们需要解决人口的细胞差异得到一些线索。设置我们的任务开发multi-omics scRNA-seq技术得到的核心,答案…我们发现它!

主持人:你已经建立了单细胞研究开放奋进号(分数)。你能告诉我们更多关于这个吗?

SN:看到scRNA-seq第一手的力量,我们知道这是一个技术是快速移动和有用的对许多人来说,许多研究人员。而不是每一个实验室重新发明轮子,我们认为建立一个整合团队,涵盖了生物学、分子生物学和生物信息学分析,可以灵活采用新的发展领域,研究人员可以专注于他们所做的最好的…生物和临床的问题!

MC:挑战与单细胞分析,和你是怎么克服这些的研究呢?

SN:人写整个博士论文只有一个小的方面很多,面临许多挑战scRNA-seq分析。有所以很多方面你可以看看数据,因此爆发以来,数量和类型的分析,找到他们。的挑战首先是,与RNA-seq数据数以百万计的细胞,单个细胞的数据非常稀疏,这意味着有很多基因数0——这就像看着一个模糊的画面,而不是一个高分辨率。然而,仍然有很多方式可以从这些数据中提取一些信息通过捕获足够的细胞,然后用一些聪明的方法来区分信号和噪声,他们说。

KS:可能这个新信息对T细胞和B细胞的发展目标免疫系统的功能紊乱是有用的吗?

SN:通过了解正常T细胞和B细胞是从哪里来的,就像我们在这项研究中,我们希望使用此信息来思考如何能够促进这些细胞类型的数量;在疫苗接种,提高免疫系统,老龄化或工程师抗癌免疫疗法。一些白血病淋巴”在自然界中,这意味着他们有相同的起源,使T细胞和B细胞的祖细胞。发现淋巴发展最早的一步,我们认为这可能代表这些癌症的来源。通过了解我们新发现的人口的机制,我们可能会发现线索的起源这样的白血病。

Naik Shalin跟莫莉坎贝尔博士和博士凯伦管家,科学作家、技术网络。捷克葡萄牙直播