Секвенирование единичных клеток раскрывает неожиданное разнообразие
Изучение усреднённых показателей по популяции клеток, как и людей, скрывает важные детали и крайние значения. Новые технологии позволяют учёным анализировать отдельные клетки, предоставляя беспрецедентный взгляд на их функцию и внутренние схемы работы.
Команда учёных из Klarman Cell Observatory в Broad Institute провела пилотное исследование, секвенировав всю РНК (транскриптом) в отдельных иммунных клетках. Это позволяет увидеть, какие белки активно производит каждая клетка и в каком количестве. Исследование опубликовано в онлайн-выпуске Nature от 19 мая.
Новый подход к анализу
- Учёные решили проанализировать реакцию каждой отдельной клетки, а затем найти закономерности в их поведении.
- Целью было не только опробовать методы single-cell RNA sequencing, но и проверить, можно ли с их помощью раскрыть значимую биологию.
Методология и вызовы
- Исследователи адаптировали метод SMART-Seq для модели иммунного ответа дендритных клеток костного мозга (BMDCs).
- В пилотной фазе собраны данные РНК из 18 BMDCs.
- Из-за малого количества генетического материала в одной клетке его необходимо амплифицировать, что вносит «шум» в данные.
- Вычислительные биологи разработали методы анализа для сборки транскриптома каждой клетки и выявления значимых паттернов в зашумлённых данных.
Ключевые открытия
- Неожиданная вариабельность: Внутри одного, казалось бы, однородного типа клеток (BMDCs) обнаружены колоссальные различия в экспрессии генов — до 1000-кратных между клетками.
- Альтернативный сплайсинг на уровне одной клетки: Ранее считалось, что клетки используют обе версии гена, полученные в результате альтернативного сплайсинга. Анализ единичных клеток показал, что клетки предпочитают одну конкретную версию.
- Структурированная вариация: Найденная вариабельность не была случайной. Анализ выявил структуру, позволившую разделить BMDCs на две субпопуляции, представляющие разные стадии развития клеток в ответ на бактериальный стимул.
- Валидация: Результаты были подтверждены методами визуализации и на животных моделях, чего не хватало предыдущим исследованиям.
Значение работы
- Исследование демонстрирует силу секвенирования РНК единичных клеток для выявления клеточного разнообразия без генетическихperturbations.
- Это один из первых проектов, где из данных single-cell RNA-Seq были извлечены биологические результаты, а не только проведена техническая оценка метода.
- Работа стала возможной благодаря уникальным ресурсам Broad Institute: вычислительным и статистическим экспертизам, глубоким знаниям в иммунологии и инструментам Genomics and Imaging Platforms.
Учёные планируют масштабировать исследования и надеются, что эта технология станет широко применимой для анализа множества клеток и различных типов тканей.