人類細胞圖譜計劃進展述評

編譯 李升偉

《自然·方法》雜志多年來一直在關注和報道關于單細胞分析的方法，但是直至2018年4月HCA第一批研究數據集發(fā)表，人們才發(fā)現它推動了雄心勃勃的“人類細胞圖譜計劃（HCA）”的建立與不斷發(fā)展。

人類細胞圖譜計劃意在對人體的細胞類型進行作圖。這項計劃目前在很大程度上得益于單細胞RNA測序方法的驅動，已經得到了不同類型的圖譜。分子作圖可以產生某種細胞類型的轉錄本、蛋白質或表觀遺傳學表達譜，功能和形態(tài)學作圖將這些表達譜與細胞行為及外觀鏈接了起來，而空間作圖則將細胞定位于某個組織或器官之內。在這幾個方面和層次上建立起來的人類細胞圖譜計劃可以與偉大的人類基因組計劃相媲美，不同的是，人類基因組計劃研究的是基因，而人類細胞圖譜則是匯編一套人類細胞的參考數據集。

此外，還有一些相關科學計劃也值得關注。艾倫大腦圖譜計劃多年來已經推動了對大腦的作圖計劃，其中一些是在單細胞水平上的。美國國立衛(wèi)生研究院的人類生物分子圖譜計劃（HuBMAP）資助了對單細胞技術的研發(fā)并將它們應用于組織作圖。人類蛋白質圖譜計劃運用免疫組織化學技術對1萬多種基因產物進行染色分析并形成染色模式數據庫，近期已經發(fā)展到對細胞株內蛋白質進行定位。最后，幾項研究對模式生物體進行單細胞表達譜分析，是對人類細胞圖譜的有力補充。各種正式和非正式的方法正在將人類細胞圖譜計劃與其他科學項目對接起來。盡管在這些科學計劃中重復勞動不可避免，但繼續(xù)積極地尋求這些對接很重要。

作為一項由科學家推動開展的科學計劃，人類細胞圖譜計劃是一項充滿開放合作精神的科學計劃，科學家只要接受它的價值觀就可以參與，其中包括數據與方法的早期共享。人類細胞圖譜計劃具有相對寬松的草根結構，毫無疑問使之機遇與挑戰(zhàn)并存。這樣一種戰(zhàn)略分布式的工作方法使得科學投入最大化，最有可能改善達到科學目標的機會。管理這樣一個龐大的全球科學家大協(xié)作充滿了挑戰(zhàn)，在達成對組織問題和科學問題的一致上變得更為困難。

這樣的問題隨處可見，在這樣規(guī)模的大科學計劃中是必須得到解決的。例如，如何在單細胞分子表達譜基礎上對某個細胞類型進行最好的定義，并且不同于傳統(tǒng)方法，也就是運用一些穩(wěn)定的標記物或獨特的形態(tài)學或定位？單個細胞組不僅隨細胞類型，還隨細胞狀態(tài)而變化，是細胞巨量相互影響的結果。事實上，人類細胞圖譜計劃很可能改變我們對這些知識內容的進一步認識。

但是隨著數據的產生，必須做出以下決策：細胞類型在圖譜中如何進行注釋，將需要建立一致性參考標準。觀念上講，應該使數據處理和注釋的步驟對使用者透明，并綜合地提供相關的、先驗的知識。非常有意義的是，還必須建立顯示這樣的高維數據的新方法。在建立了這些步驟后，更具有挑戰(zhàn)性的是潛在的圖譜使用者范圍的改變，從單細胞研究專家到毫無單細胞學知識的生物學家和生物信息學家，甚至是臨床醫(yī)生。

更為復雜的重要事情是，單細胞分子研究方法仍然在積極發(fā)展之中。圖譜將隨著方法的改善而精細化，而且早期的數據集是方法研究本身的急需資源。人類細胞圖譜計劃的參與者還會定期地組織進行系統(tǒng)性方法的比較，建立未來方法借以比較的平臺。

一種方法要滿足所有的需要是不太可能的。例如，單細胞核測序正在被證明對于那些難以分離的組織如大腦是有用的。基于微滴的測序方法是高通量的，可以對許多細胞進行表達譜分析，但是測序的深度很低。與之相反，基于微孔的測序方法通常有較高的轉錄本捕捉率、對獲得某些細胞群體的較深度表達譜是有用的。研發(fā)一些補充方法來解決相關問題很重要。

從計算生物學角度考慮，使產生自不同方法的數據得到比較是關鍵的。有兩種方法在《自然·方法》得到討論：一種是將來自單細胞實驗的細胞項目建立為次生的參考數據集，另一種則按時間順序將單個細胞與它們在實驗中的基因表達模式進行匹配。

多年來，人類細胞圖譜計劃的最后公眾形象可能還不太彰顯，但是，無疑，它將記載下生物學和科學方法論探索者的前進之路。

資料來源 Nature Methods