日前，“人類細(xì)胞圖譜”（Human Cell Atlas，簡稱HCA）聯(lián)盟在《自然》及一系列子刊中報(bào)告了首個(gè)HCA細(xì)胞草圖研究的重要進(jìn)展，以專題形式同時(shí)刊發(fā)40多篇同行評審論文。HCA聯(lián)盟指出，這些高度互補(bǔ)的研究論文代表了人們對人體的認(rèn)識有了里程碑式的飛躍。（Nature. 2024年11月20日在線版）

2016年，當(dāng)時(shí)任職于英國威康桑格研究所細(xì)胞生物學(xué)家Sarah Teichmann和基因泰克（Genentech）公司共同發(fā)起“人類細(xì)胞圖譜“計(jì)劃，旨在為人體中的每種細(xì)胞類型都建立一個(gè)生物學(xué)圖譜，為了解人類健康以及診斷、檢測和治療疾病提供參考。

已有來自100多個(gè)國家地區(qū)的3600余名科學(xué)家參與HCA項(xiàng)目，合作描繪了來自10 000多名捐獻(xiàn)者的1億多個(gè)細(xì)胞的細(xì)胞圖譜。利用尖端的單細(xì)胞和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)，研究者揭示了單個(gè)細(xì)胞內(nèi)的20 000個(gè)基因有哪些處于開啟狀態(tài)，從而為每種細(xì)胞類型創(chuàng)建獨(dú)一無二的“身份證”，并繪制細(xì)胞在器官和組織中的精確位置圖。

此次發(fā)表的論文專題重點(diǎn)介紹了3個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的近期發(fā)現(xiàn)，包括新的數(shù)據(jù)集、新的分析工具以及對特定器官或系統(tǒng)的綜合分析，包括了骨骼的形成過程和關(guān)節(jié)炎的起源、大腦成熟過程中的變化、胎盤如何發(fā)育并為胚胎提供營養(yǎng)和保護(hù)、胸腺在出生前后的組織結(jié)構(gòu)變化、腸道和血管細(xì)胞的新狀態(tài)、肺對呼吸道病毒的反應(yīng)、基因變異對疾病的影響等。

這些圖譜包含了發(fā)育和老化等時(shí)間線索、不同組織結(jié)構(gòu)的空間信息、還有健康和疾病的不同狀態(tài)。更關(guān)鍵的是，研究者開發(fā)了整合數(shù)據(jù)集的新方法，用于深入挖掘數(shù)據(jù)，獲得生物學(xué)和臨床洞見。

《自然》期刊指出，這些進(jìn)展將對未來產(chǎn)生諸多潛在影響，如推動(dòng)人們從細(xì)胞多樣性的角度更好地理解個(gè)體對治療的不同反應(yīng)、從細(xì)胞水平上研究疾病的遺傳基礎(chǔ)、開創(chuàng)精準(zhǔn)醫(yī)療的新時(shí)代。

人類骨骼發(fā)育圖譜

過去幾年里，HCA已陸續(xù)取得多項(xiàng)研究成果。最新發(fā)表的文章中，一個(gè)重要的主題就是在細(xì)胞層面繪制人體組織的發(fā)育圖譜。研究者創(chuàng)建了首張人類骨骼發(fā)育圖譜，繪制出了對顱骨和身體骨骼生長至關(guān)重要的細(xì)胞類型，揭示各個(gè)部位的骨骼如何形成、軟骨如何為身體骨架的發(fā)育提供支持、導(dǎo)致關(guān)節(jié)長期疼痛的骨關(guān)節(jié)炎是怎么出現(xiàn)的。

研究者發(fā)現(xiàn)，在早期骨細(xì)胞中，激活的某些基因可能與成年后罹患髖關(guān)節(jié)炎的風(fēng)險(xiǎn)增加有關(guān)。而早期軟骨細(xì)胞中的一些基因有修復(fù)軟骨的作用，它們與膝關(guān)節(jié)炎發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的增加更有關(guān)系。在多數(shù)情況下，由于成年人無法生長出新的細(xì)胞來修復(fù)受損的軟骨，因此膝關(guān)節(jié)磨損后只能進(jìn)行手術(shù)，而這些針對特定細(xì)胞的發(fā)現(xiàn)將有助于開發(fā)出培育骨骼和軟骨細(xì)胞的有效方法，找到新的治療方法和策略。相關(guān)數(shù)據(jù)集還可用于研究各種藥物在孕期使用時(shí)是否影響骨骼生長，哪些基因突變可能導(dǎo)致新生兒顱骨過早閉合從而限制大腦生長。

研究者指出，這份骨骼圖譜免費(fèi)公開，為軟骨、硬骨和關(guān)節(jié)在妊娠頭三個(gè)月的發(fā)育提供了線索，首次詳細(xì)闡釋了相關(guān)的細(xì)胞和通路。該圖集結(jié)合了尖端的空間技術(shù)和基因分析，可供全球研究界使用。

胃腸道和大腦類器官圖譜

HCA項(xiàng)目有深入探討特定組織器官或生物學(xué)系統(tǒng)的研究工作，對可用數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析揭示疾病相關(guān)的生物學(xué)表現(xiàn)。新發(fā)表的文章中有兩項(xiàng)分別對胃腸道與大腦類器官的細(xì)胞圖譜進(jìn)行了更新，新圖譜揭示了更多此前未定義的細(xì)胞亞型，及與特定疾病相關(guān)的分子標(biāo)志，這些結(jié)果為理解相關(guān)疾病以及帶來全新疾病治療思路。

一項(xiàng)研究整合了25個(gè)胃腸道研究數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上繪制出了包含超過160萬個(gè)細(xì)胞的圖譜，其中包括單細(xì)胞和空間組數(shù)據(jù)。這個(gè)圖譜能讓研究人員確定特定細(xì)胞所處的位置，及與周圍環(huán)境的相互作用機(jī)制。

這些數(shù)據(jù)來源既有健康胃腸道個(gè)體，也包括患有炎癥性腸病（IBD）、乳糜瀉、克羅恩病等各類胃腸道疾病的患者，因而能在圖譜中比較不同群體中哪些細(xì)胞存在差異。研究重點(diǎn)關(guān)注了腸化生（metaplasia）現(xiàn)象。

研究發(fā)現(xiàn)一些腸道炎癥性疾病患者中，干細(xì)胞起源的腸道上皮細(xì)胞化生與幽門中的細(xì)胞有著轉(zhuǎn)錄組相似性。過去研究認(rèn)為幽門化生與胃黏膜修復(fù)有關(guān)，但研究者鑒定出了一種全新的幽門腺化生細(xì)胞（MUC6+ 化生細(xì)胞），將其稱為炎癥上皮細(xì)胞（INFLARE），這些化生細(xì)胞可參與免疫細(xì)胞募集，包括T細(xì)胞和中性粒細(xì)胞，促進(jìn)炎癥發(fā)生。

INFLARE與其他參與炎癥的胃腸道細(xì)胞具有遺傳相似性，研究者認(rèn)為IBD的炎癥進(jìn)一步導(dǎo)致了這些化生細(xì)胞的變化，進(jìn)而促進(jìn)更多炎癥發(fā)生的惡性循環(huán)。黏膜轉(zhuǎn)化為上皮細(xì)胞，增加患胃癌和食管腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。腸道細(xì)胞圖譜的數(shù)據(jù)已全部公開（gutcellatlas.org），可供全球研究者分析探討更多有關(guān)胃腸道疾病的奧秘。

另一項(xiàng)研究重點(diǎn)整合了來自人類神經(jīng)類器官的海量數(shù)據(jù)，這些類器官是當(dāng)下用于研究人類大腦發(fā)育、進(jìn)化和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的重要工具，但此前很難評估這些類器官研究與真實(shí)大腦的覆蓋度，以及類器官的變異和保真度。

研究者整合了涵蓋26種類器官構(gòu)建流程，共36個(gè)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了一個(gè)人類神經(jīng)類器官細(xì)胞圖譜，其中包含超過170萬個(gè)細(xì)胞。研究還構(gòu)建了一個(gè)分析管線，可以將類器官圖譜與人腦發(fā)育圖譜進(jìn)行全面和定量分析。

借助這個(gè)新圖譜，研究者可對類器官中的細(xì)胞類型進(jìn)行注釋，用來比較培養(yǎng)開始的原代細(xì)胞與類器官狀態(tài)下細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組相似程度。圖譜還可根據(jù)不同的對照隊(duì)列來注釋和比較不同的神經(jīng)系統(tǒng)疾病模型，從中尋找與特定疾病相關(guān)的基因和通路。

研究發(fā)現(xiàn)不同的類器官培養(yǎng)模式會(huì)帶來不同的結(jié)果，一種是通過形態(tài)因子的引導(dǎo)式培養(yǎng)，會(huì)讓類器官朝特定腦區(qū)細(xì)胞強(qiáng)烈富集，但有些腦區(qū)也存在特殊，比如針對中腦的引導(dǎo)方案通常很難產(chǎn)生特異性的細(xì)胞類型，這表明相關(guān)神經(jīng)干細(xì)胞對研究使用的形態(tài)因子反應(yīng)不夠，需重新組合形態(tài)因子的組合和使用時(shí)間；而非引導(dǎo)式培養(yǎng)則會(huì)讓類器官中的細(xì)胞出現(xiàn)高度變異性，這對于研究大腦的演化和命運(yùn)決定事件有重要作用。

人工智能助力細(xì)胞分類

由于技術(shù)演變和實(shí)驗(yàn)之間差異，加之生物材料有限，數(shù)據(jù)稀缺且存在噪音，多種組學(xué)數(shù)據(jù)混雜等，繪制人類細(xì)胞圖譜過程中，標(biāo)準(zhǔn)化的細(xì)胞識別和分類一直是難題。人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了新的契機(jī)，發(fā)表的文章中展示了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在細(xì)胞識別與分類及解釋細(xì)胞注釋問題中的應(yīng)用。

基因泰克公司的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款名為SCimilarity的度量學(xué)習(xí)框架，為全身細(xì)胞的識別以及相似性查詢提供了新方法。為了更充分地利用單細(xì)胞圖譜，首先需要建立起描述細(xì)胞狀態(tài)的模型，找到細(xì)胞相似性的度量方式。研究者認(rèn)為，解決方案就是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)在進(jìn)行圖像處理時(shí)，會(huì)使用“反向圖像搜索”的度量學(xué)習(xí)模型。如通過訓(xùn)練比較數(shù)據(jù)集中的不同面龐照片后，模型可在數(shù)據(jù)集之外找到同一個(gè)人的其他照片?；谙嗨扑悸罚攘繉W(xué)習(xí)也可使用經(jīng)過注釋的RNA測序數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，從而用于比較細(xì)胞間的相似性。

研究者開發(fā)了可以快速查詢數(shù)千萬個(gè)細(xì)胞圖譜的SCimilarity模型。利用這款工具，研究者從超過2000萬個(gè)細(xì)胞圖譜中，查找出間質(zhì)性肺病的巨噬細(xì)胞和成纖維細(xì)胞圖譜，并在其他纖維化疾病和組織中找到相似細(xì)胞圖譜，驗(yàn)證了方法的有效性。該研究為跨器官、系統(tǒng)和條件的可擴(kuò)展細(xì)胞搜索提供了支持。

兩項(xiàng)研究解決了細(xì)胞注釋即根據(jù)細(xì)胞屬性進(jìn)行細(xì)胞分類的問題。一項(xiàng)研究開發(fā)了一種用于對細(xì)胞進(jìn)行分類的模型——popV。在單細(xì)胞測序分析中，細(xì)胞分類是一個(gè)關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)有工具可將細(xì)胞類型標(biāo)簽從注釋的圖譜轉(zhuǎn)移到未注釋的數(shù)據(jù)集中，但這樣的分類預(yù)測方式也存在問題，那就是難以估計(jì)最終標(biāo)簽的不確定性。

popV 模型是一個(gè)集成模型，即結(jié)合了現(xiàn)有模型的分類預(yù)測。該工具可同時(shí)生成細(xì)胞類型的標(biāo)簽和不確定性分?jǐn)?shù)，由此增強(qiáng)了結(jié)果的可解釋性，并簡化了注釋過程，為將來的研究提出了有力的支持。

另一項(xiàng)研究揭示了全新的深度學(xué)習(xí)模型scTab，該模型可利用單細(xì)胞RNA測序數(shù)據(jù)注釋各種組織中的細(xì)胞類型。研究者引入了一種用于單細(xì)胞測序結(jié)果的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，能克服傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面的局限性，實(shí)現(xiàn)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的擴(kuò)增，從而能在組織中進(jìn)行推廣。研究者指出，scTab將有助于促進(jìn)細(xì)胞標(biāo)簽，以及細(xì)胞類型命名的標(biāo)準(zhǔn)化。

HCA聯(lián)盟指出，此次發(fā)布的研究成果為建立完整的人類細(xì)胞圖譜奠定了基礎(chǔ)，展示了已有的大規(guī)模開放數(shù)據(jù)，闡釋了迄今取得的方法學(xué)進(jìn)展、生物學(xué)和臨床洞見。

（編譯 張俊熙）