Nat Rev | 空間組學(xué)：揭示生命復(fù)雜性的更多細(xì)節(jié)

原創(chuàng)?驕陽似我?圖靈基因?2022-07-26 13:23?發(fā)表于江蘇

收錄于合集#前沿分子生物學(xué)技術(shù)

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撰文：驕陽似我

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改進(jìn)尺度、多路復(fù)用和分辨率正在建立空間核酸和蛋白質(zhì)分析方法苞七，作為構(gòu)建從組織到完整生物體的復(fù)雜樣本細(xì)胞圖譜的主要支柱扮惦。新興方法在分辨率上產(chǎn)生組學(xué)測量，包括納米到微米尺度，能夠繪制細(xì)胞異質(zhì)性蒿柳、復(fù)雜組織結(jié)構(gòu)以及發(fā)育和疾病過程中的動態(tài)變化跪妥。本文概述了原位空間基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組技術(shù)的發(fā)展前景肌割，舉例說明了它們對細(xì)胞生物學(xué)和翻譯研究的影響卧蜓。

近期，在Nature?Reviews?Genetics雜志上發(fā)表了一篇名為“The emerging landscape of spatial profiling technologies”的綜述把敞，概述了空間解析基因組弥奸、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組方法的前景，并涵蓋了它們的重要技術(shù)和性能特征奋早。由于演示的應(yīng)用程序范圍太多盛霎，無法在一次審查中涵蓋赠橙，本文重點(diǎn)介紹了說明性應(yīng)用程序。最后討論了建立標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗和分析框架的協(xié)調(diào)努力的必要性愤炸，并簡要展望了未來的技術(shù)突破和影響領(lǐng)域期揪。雖然這些計算挑戰(zhàn)和令人興奮的解決方案范圍超出了本綜述的范圍，但這些方法的多維性質(zhì)和產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)表明规个，計算工作與實(shí)驗方法密切相關(guān)凤薛。

細(xì)胞內(nèi)大量不同分子的結(jié)構(gòu)是細(xì)胞和組織功能的重要決定因素，體細(xì)胞和單細(xì)胞基因組技術(shù)提供了表征分子顯著多樣性的能力诞仓。最近枉侧，這些轉(zhuǎn)化性單細(xì)胞技術(shù)在很大程度上表征了從樣本中去除的游離細(xì)胞，因此狂芋，細(xì)胞內(nèi)分子和樣本中細(xì)胞的空間背景自然喪失榨馁，這對許多生物學(xué)問題至關(guān)重要≈姆空間解析基因組方法為這一挑戰(zhàn)提供了解決方案翼虫，提供了基因組尺度的組學(xué)測量，同時保留了空間背景屡萤。令人興奮的是珍剑，這些新的和快速發(fā)展的方法所取得的發(fā)現(xiàn)可能會補(bǔ)充，甚至可能超過由分離單細(xì)胞方法推動的巨大進(jìn)步死陆。

最近招拙，空間組學(xué)方法的多樣性和能力出現(xiàn)了爆炸式的發(fā)展，包括現(xiàn)在可以量化轉(zhuǎn)錄組或蛋白質(zhì)組的各種技術(shù)措译，并在不同組織中繪制跨范圍的基因組組織别凤。隨著這些方法的成熟，諸如規(guī)模领虹、分辨率规哪、靈敏度、多路復(fù)用和不同樣本適用性等主要限制開始得到解決塌衰。最新的空間方法現(xiàn)在在一系列生物學(xué)相關(guān)的長度尺度上提供轉(zhuǎn)錄組或蛋白質(zhì)組范圍的信息诉稍。為了實(shí)現(xiàn)無偏見、數(shù)據(jù)驅(qū)動的探索性原位細(xì)胞表型最疆，空間技術(shù)有望通過放大鏡觀察組織和細(xì)胞的分子和空間結(jié)構(gòu)杯巨，進(jìn)一步轉(zhuǎn)變我們對生命復(fù)雜性的認(rèn)識。圖1：空間剖面測量的示例努酸。

空間索引轉(zhuǎn)錄組學(xué)

在原位索引RNA分子或局部捕獲RNA分子的能力方面取得的進(jìn)展現(xiàn)在允許在組織和器官中對基因表達(dá)進(jìn)行空間轉(zhuǎn)錄組范圍的分析服爷。映射索引測序讀回二維可以詢問區(qū)域基因表達(dá)異質(zhì)性，當(dāng)與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)結(jié)合時，可以解開細(xì)胞類型共定位模式和區(qū)域化的糾纏层扶。空間索引轉(zhuǎn)錄芯片的共同點(diǎn)是原位RNA分子的條形碼烙荷，以及隨后使用下一代測序（NGS）對基因表達(dá)譜進(jìn)行量化镜会，然后進(jìn)行坐標(biāo)特定解復(fù)用（即，根據(jù)其空間索引將測序讀取分配給位置）终抽。

本文從具有低空間分辨率的早期協(xié)議放大到最近提供單細(xì)胞甚至亞細(xì)胞分辨率的高分辨率方法戳表。此外，本文區(qū)分了固相和確定性條形碼方法昼伴，以及通過原位條形碼和解離結(jié)合單細(xì)胞和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)（ST）的精細(xì)解決方案匾旭。主要應(yīng)用領(lǐng)域包括繪制健康人體器官的復(fù)雜組織結(jié)構(gòu)圖，如健康和心肌梗死后的成人和發(fā)育中的腸道或心臟圃郊。此外价涝，對人類腫瘤和癌癥小鼠模型的研究有助于了解腫瘤細(xì)胞和微環(huán)境的異質(zhì)性。圖2：空間索引策略持舆。

基于圖像的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)

在基于圖像的ST方法中色瘩，熒光信號是從單個RNA分子的自然位置生成的，高分辨率熒光顯微鏡用于檢測和區(qū)分從不同RNA分子生成的單分子信號逸寓。分子識別由光學(xué)條形碼提供居兆，光學(xué)條形碼是通過重復(fù)的熒光信號產(chǎn)生、成像和信號去除過程產(chǎn)生的不同熒光模式竹伸。最終泥栖，這些光學(xué)條形碼的特性和生成方法中出現(xiàn)了不斷增長和令人興奮的方法陣列的差異。這些差異反過來決定了這些技術(shù)的不同表現(xiàn)以及不同技術(shù)最適合的生物學(xué)問題范圍勋篓。與上述方法相比吧享，在天然組織背景下對RNA分子進(jìn)行成像提供了幾個令人興奮的互補(bǔ)優(yōu)勢。例如譬嚣，高分辨率顯微鏡能夠分辨RNA的亞細(xì)胞位置耙蔑，同時在大樣本區(qū)域上平鋪圖像，提供一種同時繪制轉(zhuǎn)錄組亞微米級細(xì)胞間組織的方法孤荣，同時表征大量細(xì)胞和厘米級組織結(jié)構(gòu)甸陌。此外，通過在天然環(huán)境中對RNA進(jìn)行成像盐股，有時可以限制RNA的丟失钱豁，從而提供高檢測效率和低檢測極限的潛力，這反過來又可以使功能相關(guān)但低表達(dá)的重要基因集得以表達(dá)疯汁。最后牲尺，通過光學(xué)顯微鏡可以獲得多種細(xì)胞和組織表型，包括活細(xì)胞動力學(xué)、細(xì)胞形態(tài)學(xué)谤碳、基因組組織和修飾以及蛋白質(zhì)豐度溃卡，為轉(zhuǎn)錄組譜與樣本其他生物學(xué)特性的多模式表征提供了可能。圖3：基于成像的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)方法及其性能概述蜒简。

基于圖像的空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)

在基于成像的空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法中瘸羡，信號是通過抗體的特異性靶向從蛋白質(zhì)的天然原位位置產(chǎn)生的。雖然大多數(shù)空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法在原則上相似搓茬，但抗體的可視化和識別方法以及信號放大特性存在差異犹赖。這些差異反過來決定了不同技術(shù)最適合的生物學(xué)問題的范圍。與轉(zhuǎn)錄組學(xué)方法相比卷仑，在天然組織背景下成像蛋白質(zhì)具有許多互補(bǔ)優(yōu)勢峻村。與基于圖像的ST方法類似，使用基于圖像的讀出有許多優(yōu)點(diǎn)锡凝，包括可以繪制蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞分布粘昨，同時將圖像平鋪以繪制大組織區(qū)域和大量細(xì)胞。此外窜锯，通過光學(xué)顯微鏡可以獲得多種細(xì)胞和組織表型雾棺，為多模式生物應(yīng)用提供了充足的機(jī)會。雖然ST方法提供了更高的復(fù)用率衬浑，并提供了對細(xì)胞類型及其基因表達(dá)模式的詳細(xì)見解捌浩，但空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)的復(fù)用能力有限（目前約為50-100個蛋白質(zhì)），但具有其他優(yōu)勢工秩。例如尸饺，蛋白質(zhì)水平可以更好地代表細(xì)胞活性，眾所周知助币，RNA水平并不總是與蛋白質(zhì)水平相關(guān)浪听。此外，一些蛋白質(zhì)非常穩(wěn)定眉菱，而相應(yīng)的RNA水平可能非常低迹栓，難以用基于轉(zhuǎn)錄本的方法檢測。蛋白質(zhì)水平檢測的其他優(yōu)勢包括精確的亞細(xì)胞定位到細(xì)胞器俭缓，研究細(xì)胞外環(huán)境及其對組織結(jié)構(gòu)的影響克伊，以及檢測特定的蛋白質(zhì)形式或翻譯后修飾，如磷酸化华坦。對于這些研究愿吹，空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法為繪制細(xì)胞狀態(tài)、信號活性和細(xì)胞-細(xì)胞相互作用以及高階空間組織提供了無與倫比的機(jī)會惜姐。例如犁跪，幾種空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法已被應(yīng)用于研究腫瘤的結(jié)構(gòu)化組織——乳腺癌的免疫微環(huán)境椿息。基于圖像的空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法通常適用于新鮮冷凍和FFPE樣品坷衍，可分為兩類：循環(huán)熒光方法和一步質(zhì)譜標(biāo)記方法寝优。圖4：基于成像的空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法概述。

空間剖面的前景是明確的枫耳，過去和未來在分辨率乏矾、靈敏度、多路復(fù)用嘉涌、吞吐量和訪問方面的改進(jìn)導(dǎo)致了這些各自的技術(shù)在基礎(chǔ)研究中的更廣泛應(yīng)用妻熊，例如神經(jīng)科學(xué)和發(fā)育生物學(xué)夸浅，或者在癌癥或自身免疫性疾病領(lǐng)域的轉(zhuǎn)譯工作仑最。特別是對于轉(zhuǎn)化研究和臨床，通過組織病理學(xué)評估進(jìn)行疾病診斷和治療決策帆喇，空間分析已經(jīng)成為數(shù)十年來的標(biāo)準(zhǔn)做法警医。然而，目前的病理學(xué)方法在很大程度上依賴于細(xì)胞和組織結(jié)構(gòu)的手動評估（主要通過H＆E組織染色）和適度的多路標(biāo)記測量坯钦。已建立的特征具有足夠的辨別力來區(qū)分健康組織和病變組織预皇，因此，通常足以用于廣泛的診斷目的婉刀。然而吟温，僅組織形態(tài)學(xué)的測量缺乏ST、蛋白質(zhì)組學(xué)和基因組技術(shù)這一新工具箱所承諾的分子深度突颊，結(jié)合深分子和空間分析來更好地預(yù)測患者預(yù)后或治療干預(yù)的成功鲁豪。本文回顧的空間組學(xué)技術(shù)有潛力通過分子輪廓的數(shù)字化和相關(guān)特征空間的數(shù)量級增加，將當(dāng)前的病理實(shí)踐轉(zhuǎn)化為高精度讀數(shù)律秃。然而爬橡，要實(shí)現(xiàn)其變革潛力，該領(lǐng)域的許多方面必須繼續(xù)成熟棒动。

隨著空間方法獲得可擴(kuò)展性和可訪問性糙申，預(yù)計它們將在生命科學(xué)的許多領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，從基礎(chǔ)研究到臨床研究船惨。最終將其應(yīng)用于病理學(xué)或藥物開發(fā)可以進(jìn)一步促進(jìn)衛(wèi)生保健的現(xiàn)代化和個性化柜裸。在此之前，技術(shù)和模式的多樣性將需要協(xié)調(diào)努力粱锐，對過程進(jìn)行基準(zhǔn)測試和標(biāo)準(zhǔn)化粘室，以確保可靠和可重復(fù)的結(jié)果卜范。盡管已經(jīng)為單細(xì)胞方法做出了這些努力衔统，但將其應(yīng)用于空間和多組學(xué)方法將推動未來的知情決策過程。總之锦爵，空間分析是研究和臨床領(lǐng)域的一個主要參與者舱殿，無疑將進(jìn)一步徹底改變我們對生命復(fù)雜性的理解。

教授介紹：

Holger Heyn

Holger Heyn?將大部分時間用于研究?DNA?甲基化险掀、表觀遺傳學(xué)沪袭、遺傳學(xué)、表觀基因組學(xué)和基因樟氢。除?DNA?甲基化外冈绊，他的研究還包括微陣列、甲基化和生物信息學(xué)等學(xué)科埠啃。他的表觀遺傳學(xué)研究涵蓋了與生物標(biāo)志物死宣、啟動子和乳腺癌相關(guān)的癌癥研究。癌癥表觀遺傳學(xué)碴开、癌癥和突變是研究人員集中精力的遺傳學(xué)領(lǐng)域毅该。他的表觀基因組學(xué)研究是多學(xué)科的，結(jié)合了致癌潦牛、亞硫酸氫鹽測序和體育鍛煉表觀遺傳學(xué)的元素眶掌。他的基因研究整合了其他學(xué)科的關(guān)注點(diǎn)，例如細(xì)胞和疾病巴碗。他被引用最多的作品包括：

①　哺乳動物大腦發(fā)育過程中的全球表觀基因組重構(gòu)（1256?次引用）

②　癌癥中藥物基因組相互作用的前景（823?次引用）

③　驗證人類基因組中?450000?個?CpG?位點(diǎn)的?DNA?甲基化微陣列朴爬。（766?次引用）

參考文獻(xiàn)：

Moffitt, J.R., E. Lundberg and H. Heyn, The emerging landscape of spatial profiling technologies. Nature Reviews Genetics, 2022.