本文中，小编整理了近期了科学家们在单细胞研究领域取得的重磅级研究成果，分享给大家！
【1】Nat Genet：浙大学者利用小鼠发育的单细胞图谱确定细胞命运调控程序
doi：10.1038/s41588-022-01118-8
多细胞生物的发育过程的稳健性表明有一个专门的调控程序来控制细胞命运决定的轨迹。根据Waddington的表观遗传景观理论，分化的细胞类型来自不稳定的干/祖细胞状态，并最终进入稳定的细胞状态。从单细胞数据中得出的状态流形（state manifold）的新兴概念进一步增强了我们对谱系进展的理解。这些状态流形背后的基因调控程序是什么？它们是如何被调控的？这两个问题在这个领域仍然是个谜。中国浙江大学医学院郭国骥（Guo Guoji）教授和韩晓平（Han Xiaoping）教授领导的一个研究团队长期致力于单细胞测序和细胞命运决定的研究。他们开发了Microwell-seq，即一种使用简单和廉价设备的高通量和低成本的scRNA-seq平台。利用Microwell-seq，他们构建了世界上第一个小鼠细胞图谱和人类细胞景观，分别于2018年和2020年发表在Cell期刊和Nature期刊上。
在此基础上，这个研究团队在一项新的研究中对小鼠进行了从早期胚胎阶段到成熟成体阶段的七个生命阶段的单细胞转录组分析。他们总共分析了52万多个细胞，并确定了参与小鼠核心命运决定回路的谱系共同主调节因子和谱系特异性主调节因子。相关研究结果发表在2022年7月的Nature Genetics期刊上。
在这项新的研究中，这个研究团队分析了小鼠在从早期胚胎阶段到成熟成体阶段的不同阶段---胎龄（E）10.5、E12.5、E14.5、出生当天（P0）、出生后第10天（P10）、出生后第21天（P21）和成年（6～10周）---的基因表达变化。所分析的器官涉及神经系统、呼吸系统、消化系统、循环系统、泌尿系统和生殖系统。
实验显示，在谱系发育过程中，转录的可塑性逐渐降低。这个研究团队构建了一个系统性的转录因子调控网络，确定了900多个调控子（regulon），并确定了15种不同的表达模式，包括谱系共同调控程序和谱系特异性调控程序。他们比较了不同细胞谱系的分化特异性，确定了细胞命运决定的共同调控因子。
单细胞多组学分析或为开发新型CAR-T细胞疗法提供新的思路。
原始出处：Science Advances (2022). DOI:10.1126/sciadv.abj2820
【2】Sci Adv：单细胞多组学分析或为开发新型CAR-T细胞疗法提供新的思路
doi：10.1126/sciadv.abj2820
在过去10年里，一种称之为CAR-T细胞疗法的癌症疗法在治疗血液癌症上展现出了巨大的前景，但通常情况下患者往往会在短时间内出现疾病复发。近日，一篇发表在国际杂志Science Advances上题为“Single-cell antigen-specific landscape of CAR T infusion product identifies determinants of CD19-positive relapse in patients with ALL”的研究报告中，来自耶鲁大学等机构的科学家们揭示了其中一些关键的线索来解释为何患者会出现癌症复发。
CAR-T细胞疗法主要涉及从患者机体的血液中分离出抵御病毒的T细胞，并利用嵌合抗原受体（CAR）对其进行遗传性修饰，CAR能靶向作用癌细胞表面表达的标志物，这些CAR-T细胞随后就会被重新输注到患者体内来抵御癌细胞，实践证明，其能有效抵御多种血液癌症，比如急性淋巴细胞性白血病（ALL）、淋巴瘤和多发性骨髓瘤，然而，很多患者都会在短期内出现疾病的缓解，30%-60%接受治疗的患者都会在1年内出现疾病的复发。
为此，研究人员开始着手分析疾病长期缓解的患者和疾病复发的患者之间的差异，他们寻找了患者机体细胞的模式，并分析了12名儿童ALL患者机体的10万个单一的CAR-T细胞，在12名患者中，有5名患者在长达5年多的时间里疾病得到了完全缓解，另外5名患者则在试验过程中发生了疾病复发，其中位时间点为9.6个月，另外2名受试者并没有显示出对该疗法的客观反应。
文章中，研究人员使用了所谓的多组学方法，即将来自转录组和蛋白质组的数据结合，从而进行了强大的单细胞分析，这样他们就能密切研究每个细胞的基因表达特性，并识别出CAR-T细胞中隐藏的分子机制，其在未来癌症疗法的开发过程中扮演着关键角色。研究人员还识别出了一种共表达的细胞因子组件，其能作为免疫系统的信使而分泌特殊蛋白质，同时其还是协调免疫细胞的关键调节子，在这些细胞因子中，研究者发现了一组能代表T辅助2细胞（Th2）功能的细胞因子在疾病已经缓解了5年或更长时间的患者的细胞谱中非常突出，Th2细胞是介导机体免疫反应激活和维持的一种细胞亚型，这样研究人员就能更好地评估来自不同患者机体的CAR-T细胞的功能差异。
【3】Nature子刊： 单细胞测序揭示受体介导的癌症精准联合治疗
doi：10.1038/s41467-022-29154-2
个性化肿瘤学带来了希望，即每个患者的癌症都可以根据其基因组特征进行治疗。几项试验表明，有可能以足够快的速度收集基因组数据，为治疗决策提供信息。对2011-2013年间完成的I期临床试验的荟萃分析显示，总的来说，使用分子生物标记物信息来影响治疗计划的试验比没有使用分子生物标志物信息的试验结果更好。然而，大多数精确肿瘤学治疗只使用一到两种药物，耐药克隆经常出现，强调需要以多个药物组合的方式提供个性化药物。人们已经认识到，将系统生物学和纳米材料设计相结合的重要机会是以组合的方式提供药物，以克服耐药性并结合生物效应。
近日，马里兰大学研究者们在Nature Communications杂志上发表了题为“The landscape of receptor-mediated precision cancer combination therapy via a single-cell perspective”的文章，该研究提供了对选择性和精确化靶向癌症所需靶点的身份和数量的计算估计。
在本研究中，通过挖掘大量的单细胞转录组数据，研究者使用组合优化技术来绘制癌症最佳组合治疗的图景。研究者假设每一种单独治疗都可以针对编码细胞表面受体的1269个基因中的任何一个，这些基因可能是CAR-T、结合抗体或包被纳米粒治疗的靶点。研究者发现，在大多数癌症类型中，由最多四个靶点组成的个性化组合足以杀死至少80%的肿瘤细胞，同时保留至少90%的肿瘤微环境中的非肿瘤细胞。然而，随着要求更严格和更有选择性的杀戮，所需目标的数量迅速上升。新出现的个人靶点包括治疗脑癌和头颈癌的PTPRZ1，以及多种肿瘤类型的EGFR。
【4】Science：利用单细胞eQTL定位确定自身免疫性疾病的细胞类型特异性基因控制
doi：10.1126/science.abf3041
人类的免疫系统已经进化到通过调节专门的细胞群体来维持组织稳态和靶向外源性病原体。它在不同个体之间显示出巨大的差异，决定了人们对疾病易感性和对病原体或癌症的反应是如何不同。在单细胞分辨率的数据生成过程中，科学家们对遗传差异如何在细胞水平上促进免疫变异的认识受到两个主要挑战的限制。其中的一个挑战是对许多人进行测序，另一个挑战是对每个人的大量细胞进行测序。解决这些挑战对于剖析常见异质性疾病的遗传和分子基础是必要的。
在一项新的研究中，来自澳大利亚加文医学研究所、昆士兰大学、塔斯马尼亚大学、墨尔本大学、新南威尔士大学、莫纳什大学和美国加州大学旧金山分校的研究人员提出了OneK1K队列，包括针对从982名供者体内收集的127万个外周血单核细胞（PMBC）的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。相关研究结果发表在2022年4月8日的Science期刊上，论文标题为“Single-cell eQTL mapping identifies cell type–specific genetic control of autoimmune disease”。
这些作者开发了一个细胞分类框架，并通过结合scRNA-seq数据和基因型数据，他们绘制了14种免疫细胞类型中每种类型的基因表达的遗传效应，并确定了26597个独立的顺式表达数量性状基因座（eQTL）。他们发现其中的大多数eQTL对基因表达的等位基因效应是细胞类型特异的。他们的结果在两个独立的队列中得到了重现，其中的一个队列由与他们的发现队列不同血统的个体组成。在所有的基因座上，他们的发现队列和重现队列在不同免疫细胞类型中的等位基因方向的一致性在72.2至98.1%之间。
Tabula Sapiens细胞图谱。
图片来源：Science, 2022, doi:10.1126/science.abl4896
【5】Science：构建出迄今为止最为庞大的多种人类器官的单细胞图谱
doi：10.1126/science.abl4896
除了极少数例外，我们每个人身体里的数万亿个细胞都携带着基本相同的人类基因组，每个人类基因组包含2万到2.5万个蛋白编码基因。但是，为了执行使生命成为可能的专门功能，像肾脏、肺部、心脏和大脑这样的器官依赖于由独特的细胞类型构建的组织，当每个细胞类型发育到只表达基因组中的特定基因子集时，就会出现这种情况。在此之前，不同细胞类型的基因表达多样性，即所谓的转录组（transcriptome），一直难以破译。但随着单细胞生物学的迅速发展，科学家们已经开发出一些工具和技术，精确地揭示了构成组织和器官的不同细胞所表达的基因。除了带来对正常生物学的更深理解，这些单细胞方法有望为新的治疗方法开辟途径，因为疾病通常会袭击特定的细胞类型。
在一项新的研究中，来自Tabula Sapiens联盟的研究人员公布了一个巨大的数字图谱，绘制了来自24种人类组织和器官的近50万个细胞的基因表达，包括肺部、皮肤、心脏和血液。相关研究结果发表在2022年5月13日的Science期刊上，论文标题为“The Tabula Sapiens： A multiple-organ， single-cell transcriptomic atlas of humans”。Tabula Sapiens细胞图谱是包括来自同一人类供者的多种组织的最大图谱，也是第一个包括组织的组织学图像的图谱，并纳入了生活在组成肠道不同区室的人类细胞周围的微生物群落的细节。
研究者Stephen Quake博士表示，这些数据的质量和广度是无可比拟的。这个图谱将使科学家们能够提出并回答他们以前从未接触过的有关人类健康和疾病的问题。”这篇新论文是本周发表在Science期刊上的四项主要合作研究之一，作为国际人类细胞图谱（HCA）联盟的一部分，所有这些研究都构建了全面和可公开获得的跨组织细胞图谱。HCA得到了包括陈-扎克伯格倡议（Chan Zuckerberg Initiative， CZI）在内的广泛的全球资助者的支持。CZI的单细胞生物学项目也为Tabula Sapiens联盟提供了资金。
【6】Science：利用单细胞RNA测序揭示系统性红斑狼疮的细胞类型特异性分子关联和遗传关联
doi：10.1126/science.abf1970
系统性红斑狼疮（SLE）是一种异质性的自身免疫性疾病，在女性和亚洲、非洲和西班牙血统的人中发病率较高。bulk转录组分析表明，1型干扰素信号的增加、淋巴细胞激活失调和细胞凋亡清除的失败是这种疾病的标志。许多参与这些过程的基因与系统性红斑狼疮相关的约100个基因位点相接近。尽管取得了这一进展，但对系统性红斑狼疮的循环免疫细胞的全面普查仍然是不完整的，对介导遗传关联的细胞类型和背景的注释仍然具有挑战性。
历史上，流式细胞仪和bulk转录组分析被用来分析SLE中循环免疫细胞的组成和基因表达。然而，流式细胞术因其使用有限的已知标志物而会出现偏差，而bulk转录组分析没有足够的能力来检测细胞类型的表达差异。对外周血单核细胞（PBMC）的单细胞RNA测序（scRNA-seq）作为一种全面和无偏差的方法，具有同时分析循环免疫细胞的组成和转录状态的潜力。然而，scRNA-seq在人群队列中的应用受到了样本量、成本和对技术变化的敏感性的限制。为了克服这些限制，来自加州大学旧金山分校等研究机构的研究人员之前开发出多重scRNA-seq（multiplexed scRNA-seq， mux-seq），以实现对人群队列的系统性和经济性scRNA-seq测序。
在一项新的研究中，这些研究人员利用mux-seq对来自162名系统性红斑狼疮患者和99名亚裔或欧裔健康对照者的120多万PBMC进行分析。相关研究结果发表在2022年4月8日的Science期刊上。系统性红斑狼疮患者在PBMC的组成和状态方面都表现出差异。对淋巴细胞组成的分析显示，初始CD4+T细胞（na？ve CD4+ T cell）减少，而细胞库限制（repertoire-restricted）的GZMH+CD8+T细胞增加。对八种细胞类型的转录组分析显示，经典的单核细胞对泛细胞类型和髓系特异性1型干扰素刺激基因（ISG）的表达水平最高。
【7】Science：我国科学家成功构建肿瘤浸润T细胞的泛癌单细胞图谱
doi：10.1126/science.abe6474
2021年12月23日讯/生物谷BIOON/---靶向肿瘤特异性T细胞的癌症免疫疗法已使许多癌症患者受益，但是针对不同类型的癌症的临床疗效差异很大。肿瘤浸润T细胞经常进入功能失调状态，这一现象被广泛称为T细胞衰竭（T cell exhaustion），而效应T细胞的抗肿瘤功能受多种因素调节，包括调节性T细胞（Treg细胞）的存在。T细胞的状态和丰度在不同癌症类型的肿瘤微环境（TME）中有所不同，这可能从根本上影响不同的临床参数，如对免疫疗法的药物反应。
在一项新的研究中，为了建立一种高分辨率的泛癌T细胞图谱，来自中国北京大学的研究人员对各种癌症类型的患者的肿瘤、癌旁组织和血液样本进行了单细胞RNA测序（scRNA-seq），并收集了其他已发表的scRNA-seq数据集。在校正了混杂因素和批次效应后，对这些不同的数据进行了整合。该图谱由21种癌症类型的316名患者的scRNA-seq数据组成。将T细胞表面上的T细胞受体（TCR）序列与基因表达谱组合起来，以描述T细胞的扩增和动态。应用各种计算方法来研究不同癌症类型的T细胞的特征和丰度。相关研究结果发表在2021年12月17日的Science期刊上。
这些作者在癌症患者中发现了多种潜在的肿瘤反应性T细胞（pTRT）群体。在不同类型的癌症的肿瘤微环境中，pTRT的状态有很大的不同。对于CD8+T细胞而言，主要的pTRT是功能衰竭的T细胞，并表现出高度的异质性。他们通过计算推断出T细胞衰竭的两条主要发展路径，分别是通过效应记忆T细胞和组织驻留记忆T细胞，而且这两条路径在不同的癌症类型中都很普遍。他们还注意到末端衰竭的T细胞与自然杀伤（NK）样T细胞、17型CD8+T细胞（Tc17细胞）细胞和CD8+Treg细胞等细胞之间的状态转换，但这类转换往往发生在特定的癌症类型中。
doi： 10.1016/j.cell.2021.10.024
在人类细胞中，总长约2米的基因组DNA通过与组蛋白缠绕形成核小体，并经过螺旋折叠等方式盘绕形成染色体进而团聚于直径10微米的细胞核中。在细胞内的DNA需要进行转录等活动的时候，DNA才会从组蛋白中释放出来，裸露出需要与转录因子结合的位点从而便于转录，染色质的这种特性叫做染色质可及性，暴露的区域被称为“开放染色质”。作为转录调控的核心区域，顺式作用元件附近的染色质通常具有较高的可及性，利用全基因组染色质可及性检测技术可鉴定出潜在的顺式作用元件。
近日，发表在Cell杂志上的一项题为“A single-cell atlas of chromatin accessibility in the human genome”的研究中，来自美国加州大学圣地亚哥分校的研究团队利用单细胞测序技术在30个人类组织中分析了约60万个细胞，并通过与之前数据的集成分析识别了222个细胞亚型并注释了近120万个顺式作用元件，绘制了目前最大规模的人类单细胞染色质可及性图谱，为解析基因转录调控机制以及人类复杂疾病的致病机理提供了宝贵的参考资源。
该研究对人类发育的不同阶段进行了较为全面的组织分析，同时也为寻找具有细胞类型特异性的致病基因提供了数据支持。
doi：10.1016/j.cell.2021.10.024
在一项新的研究中，来自美国加州大学圣地亚哥分校的研究人员为人类基因组构建出单细胞染色质图谱。染色质是真核细胞中发现的由DNA和蛋白组成的复合物；在某些细胞核内，关键基因调控元件所在的染色质区域以开放的结构出现。在不同人类组织类型的细胞中精确地确定这些可访问的染色质区域将是理解基因调控元件（非编码DNA）在人类健康或疾病中的作用的重要一步。相关研究结果于2021年11月12日在线发表在Cell期刊上。
对于科学家来们说，俗称“生命之书”的人类基因组大部分是未撰写的。或者至少是没有读取过。虽然科学界对构建人类所需的所有蛋白编码基因给出了一个著名的（近似）数字，即大约20000多个，但这一估计并没有真正开始解释这种基因组构建过程究竟是如何运作的，或者在疾病的情况下，它如何可能出现问题。
论文通讯作者、加州大学圣地亚哥分校表观基因组学中心主任Bing Ren博士说，“人类基因组在20年前被测序，但解释这部生命之书的意义仍然具有挑战性。一个主要的原因是，人类DNA序列的大部分，超过98%，都是非蛋白编码的，我们还没有一本遗传密码书来解开嵌入在这些序列中的信息。”换句话说，这有点像知道章节标题，但页面的其余部分仍是空白。填补这些空白的努力广泛地体现在一项正在进行的国际努力中，即DNA元件百科全书（Encyclopedia of DNA Elements， ENCODE）。特别是，Ren及其同事们已研究了染色质的作用和功能。作为由DNA和蛋白组成的复合物，染色质在真核细胞的细胞核内形成染色体。
小鼠前列腺癌发生后50天对其结构进行3D重建。
图片来源：Julian Taranda/Osten lab/CSHL, 2021
【10】Cell Rep：科学家将单细胞分辨率下的全器官成像技术与免疫组化技术相结合来揭示前列腺癌的发生和转移机制
doi：10.1016/j.celrep.2021.110027
尽管癌症的启动和转移的早期步骤对理解疾病的发病机制非常重要，但却难以进行可视化的研究；近日，一篇发表在国际杂志Cell Reports上题为“Combined whole-organ imaging at single-cell resolution and immunohistochemical analysis of prostate cancer and its liver and brain metastases”的研究报告中，来自冷泉港实验室等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法来研究小鼠机体中胰腺癌的生命史；文章中，研究人员结合了他们在全器官成像和前列腺癌方面研究的专业知识，追踪了胰腺癌细胞如何生长成为肿瘤病扩散到其它器官中；这种方法或能帮助研究人员首次在一种能准确模仿真实生活的疾病环境中来研究前列腺癌细胞的行为和特性。
天然肿瘤通常源于一个出现问题的单一细胞，然而在实验室小鼠机体中生长的合成性肿瘤往往起源于数百万个细胞而并非单一细胞；这一过程或许并不能准确反映癌症是如何发生的。研究者表示，以皮肤癌为例，其发生是遭受了紫外辐射的细胞成为了诱因，而并非是整个皮肤。
文章中，研究者Osten等人所描述的新方法能利用一种更有针对性的技术来研究非常早期的前列腺癌，其能利用一种病毒来讲一种正常的小鼠前列腺细胞转化为癌变细胞；这一孤独的癌细胞或能利用名为全器官序列双光子断层扫描的显微镜技术进行定位；这种断层扫描机器是完全自动化的，其能对器官上层的所有细胞进行拍照成像，同时还会切下一块并对下一层进行成像，同时还会重复这一过程，直到其拍摄了整个器官。接下来在利用了一种人工智能程序后，该机器就能在单细胞分辨率下对器官进行3D重建。
这一点非常重要，因为在癌症的后期阶段，机体或许就会携带大量癌细胞，这样研究人员就能很容易找到这些细胞；而在早期阶段，机体器官中或许可能只会携带很少量的细胞，因此利用传统方法寻找这些癌细胞或许存在很大难度，因为这些方法必须不断切开组织不断寻找。（生物谷Bioon.com）
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