Nat Methods公布最新单细胞测序技术 精确靶向癌症变异

科学家们近年来发现单细胞基因组测序对于体细胞变异的检测来说具有重要价值，尤其是在肿瘤进化过程中。然而目前的技术文库构建成本高，这限制了检测评估细胞的数量，而且无法有效的分析组织中的肿瘤异质性。在最新的一项研究中，来自美国俄勒冈健康与科学大学的研究人员研发出了一种称为SCI-seq（单细胞组合标记测序技术），可以同时构建上千个单细胞文库，检测体细胞拷贝数的变异。

　　

生物通报道：一直以来，科学家们都认为癌症是细胞水平上的单个克隆疾病，从进化上来说，就是所谓的“成功”肿瘤细胞，就是能将其遗传模板传递给下一代的肿瘤细胞。癌细胞包含能快速扩散的恶性克隆，也就是说，这些是在生长肿瘤的宿主环境中最适生长的克隆，分析这些克隆能有助于了解为什么癌症如此顽固，难以治疗，以及它们是如何在毒性疗法中存活下来的。

科学家们近年来发现单细胞基因组测序对于体细胞变异的检测来说具有重要价值，尤其是在肿瘤进化过程中。然而目前的技术文库构建成本高，这限制了检测评估细胞的数量，而且无法有效的分析组织中的肿瘤异质性。

在最新的一项研究中，来自美国俄勒冈健康与科学大学的研究人员研发出了一种称为SCI-seq（单细胞组合标记测序技术，生物通译），可以同时构建上千个单细胞文库，检测体细胞拷贝数的变异。利用这种方法，他们构建出16,698个单细胞的基因组文库，这大约比利用常规方法能够构建出的基因组文库大小高出两个数量级。这一研究成果公布在1月30日的Nature Methods杂志上。

此次文库测序由Illumina NextSeq 500完成，索取相关的技术资料

拷贝数变异（CNV）是指基因拷贝数出现异常，包括基因扩增、获得、缺失和删除。CNV是基因组结构变异的重要组成部分，会影响蛋白编码基因和非编码基因的表达以及各种信号通路的活性。大多数癌症在其基因组中有异常数量的染色体或DNA拷贝数畸变（CNAS）。

研究人员从培养的细胞系，灵长类额叶皮层组织和两个人类胰腺癌中构建了16,698个单细胞文库，并详细分析胰腺肿瘤内的亚克隆变异，“肿瘤不断发生进化和变异，如果我们能了解肿瘤不同细胞组分的详细情况，就能够更加精准地靶向这种癌症”，文章作者，俄勒冈健康与科学大学医学院分子与医学遗传学助理教授Andrew Adey博士说。接下来Adey博士希望能增加单细胞获取信息的类型，比如体内不同细胞类型之间差异很大的表观遗传特性。

去年年中，MD安德森癌症中心和北京协和医学院的研究人员曾利用单细胞测序技术，详细解析了CNAS如何以及何时影响肿瘤的形成和生长，他们对于流行的观念——“随着时间的推移CNAS缓慢而逐渐的发生”提出了挑战。指出染色体变化发生在肿瘤生长早期阶段的短时间断性“爆发”。

研究人员表示，在癌症（如前列腺癌、结肠癌、肝癌和肺癌）的初步数据表明，拷贝数进化的一个间断模型，也可能在其他实体肿瘤中发挥作用。这种模式对于我们关于肿瘤生长动态的进化理解，以及对于TNBC患者的临床诊断和治疗，都有着重要的意义。中外学者提出肿瘤进化新观点

了解Fluidigm的C1单细胞自动制备系统的更多信息

(生物通：万纹)

原文摘要：

Sequencing thousands of single-cell genomes with combinatorial indexing

Single-cell genome sequencing has proven valuable for the detection of somatic variation, particularly in the context of tumor evolution. Current technologies suffer from high library construction costs, which restrict the number of cells that can be assessed and thus impose limitations on the ability to measure heterogeneity within a tissue. Here, we present single-cell combinatorial indexed sequencing (SCI-seq) as a means of simultaneously generating thousands of low-pass single-cell libraries for detection of somatic copy-number variants. We constructed libraries for 16,698 single cells from a combination of cultured cell lines, primate frontal cortex tissue and two human adenocarcinomas, and obtained a detailed assessment of subclonal variation within a pancreatic tumor.