Nikolaus Rajewsky和Nikos Karaiskos教授。
长久以来，科学家们一直想了解在疾病发展过程中，人类的细胞究竟发生了什么。“为此我们不仅需要破译单个细胞中的基因组活动，还要在器官内对其进行空间追踪。”德国柏林医学系统生物学研究所的科学主任Nikolaus Rajewsky解释道。举例来说，在癌症中，免疫细胞的空间排列即肿瘤的“微环境”，对于准确诊断疾病和选择最佳治疗方案是极其重要的。但目前我们仍缺乏一个系统的方法来捕获并理解病理和生理组织。
近日，Rajewsky与“基因调控元件系统生物学”的项目负责人Nikos Karaiskos等人成功地使用一种特殊的算法——“novoSpaRc”，为不同组织类型中的单个细胞创建了基因表达的3D图谱。相关论文发表在《自然》杂志上 。
研究中用到的算法的基本假设是，相邻细胞的基因活动或多或少是相似的。为了验证这一假设，研究人员不仅使用了现有的数据，还通过重建的组织样本收集到了没有其他信息的肝、肾和肠上皮细胞内的少量的标记基因。 “这就像用10000多种不同的颜色拼出一个巨大的拼图。”Karaiskos解释道， “如果正确地解决了这个难题，所有的这些颜色就会形成一个特定的形状或图案。”每一块拼图代表被研究组织中的一个细胞，每一个颜色代表一个被RNA分子读取的活跃基因。
Karaiskos说：“无论使用的是哪种测序方法，我们现在都能够根据计算机中单细胞测序获得的数据，创建所研究组织的虚拟模型，然后把单个细胞空间位置的现有信息输入到模型中，从而进一步细化模型。”有了novoSpaRc的帮助，科学家就有可能确定组织中每个已知基因在哪里活跃且能够被翻译成蛋白质。
现在，Karaiskos的团队正专注于使用该模型追溯甚至预测组织或整个有机体的某些发育过程。然而，Karaiskos也承认，可能有一些特定的组织与novoSpaRc算法不兼容。但他表示，这是一个受欢迎的挑战，也是一个尝试解决新难题的机会。
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编译：花花
审稿：西莫
责编：张梦
期刊来源： 《自然》
期刊编号： 0028-0836
原文链接：
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-11/mdcf-3mo112019.php
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