Nature子刊发表重要成果：一种直接分析全组织样本中单细胞RNA的新工具

新的研究工具可以对生物医学组织样本进行强大的分子分析

　　

生物通报道：单细胞RNA测序已经成为现代医学研究中的一项强大技术，这种技术能帮助科学家们检测个体细胞及其在癌症等疾病中的行为。但是这种技术不能应用于绝大多数保存的组织样本，且价格昂贵，因此还不能作为常规临床治疗的项目。

为了解决这些缺点，斯坦福大学医学院的研究人员发明了一种名为CIBERSORTx的计算技术，可以直接分析从全组织样本或数据集中提取的单个细胞RNA。

这一研究成果公布在5月6日的Nature Biotechnology杂志上，文章的通讯作者是斯坦福大学医学院Ash Alizadeh博士，第一作者是生物医学数据科学助理教授Aaron Newman博士。

“我们相信这种技术对生物医学研究和精准医学具有重要意义，”Newman博士说。

精确定位细胞及其状态

CIBERSORTx是在这一研究团队之前开发的技术——CIBERSORT上的一大飞跃。

“利用CIBERSORT这一原始版本，我们可以在混合细胞中，分析某些分子的频率，判断原始混合物中每种细胞的数量，而无需对其进行物理分类。” Alizadeh说。

“这就像水果冰沙一样，”Newman说。 “你不必知道加入了什么水果，因为你可以通过品尝，知道其中有苹果，香蕉，草莓的味道。”

CIBERSORTx进一步采用了这一原则。研究人员首先对一小块组织进行单细胞RNA分析，比如癌性肿瘤，他们将肿瘤细胞分开，仔细观察每个细胞产生的RNA（以及蛋白质）。由此得到了一种“条形码”，一种RNA表达模式，这不仅可以识别正在观察的细胞类型，还可以识别它所处的亚型或模式。举例来说，肿瘤浸润免疫细胞的作用不同，会产生不同的RNA和蛋白质，因此就会产生不同的RNA条形码。

“CIBERSORTx所做的不仅是告诉我们冰沙有多少苹果，而且有多少Granny Smiths，有多少是Red Delicious，”Alizadeh说，“同样，从肿瘤的RNA条形码开始，我们可以了解到混合的细胞类型，以及其在这些肿瘤中受影响细胞的状态，以及我们如何能够解决癌症治疗中出现的问题。”

科学家表示，这种工具不仅能够识别细胞类型，还能识别特定环境中的状态或行为，从而发现新的作用机制，改善治疗方法。

这一小组利用该技术分析了1,000多个完整的肿瘤，发现不仅癌细胞与正常细胞不同，而且浸润肿瘤的免疫细胞与循环免疫细胞的作用也不同，甚至癌细胞周围的正常结构细胞的作用也不同于器官其他部位的相同类型的细胞。

“癌细胞正在改变肿瘤中的所有其他细胞，”Newman说。研究人员甚至发现，一种肺癌浸润免疫细胞不同于另一种肺癌浸润的同类免疫细胞。

CIBERSORTx的一大主要优势在于它可以应用于已在福尔马林中“泡制”并储存在石蜡中的组织样本，绝大多数诊断性肿瘤样本都是如此。大多数这些样品不能通过单细胞RNA测序进行分析，因为细胞壁经常被破坏或细胞不能彼此分离，因此单细胞RNA分析对于大多数大型研究和临床试验而言是不切实际或不可能的。

预测治疗反应

研究人员还通过分析黑色素瘤来测试该工具的诊断能力。对于转移性黑素瘤和一些其他癌症来说，最有效的治疗方法之一是利用药物阻断T细胞中称为PD-1和CTLA4的蛋白质，但是这些“检查点抑制剂”药物只在少数患者中效果很好，并且没有简单的方法来判断哪些患者会有应答。

之前的假设认为，如果患者在浸润肿瘤T细胞中具有高水平的PD-1和CTLA4，则这些药物更有可能起作用，但研究人员难以确定这是否属实。CIBERSORTx探索了这个问题。在对来自少数黑色素瘤肿瘤的单细胞RNA数据进行算法训练后，研究人员分析了以前关于大量黑色素瘤肿瘤和测试固定样本的公开数据集。他们证实了这一假设，发现某些T细胞中PD-1和CTLA4的高水平表达与PD-1阻断药物治疗患者的死亡率降低相关。

研究人员说，CIBERSORTx还可能帮助发现新的细胞标记物，攻击癌症。使用该工具分析储存的组织并将细胞类型与临床结果联系起来，可能会指向对癌症生长很重要的基因和蛋白质。

“鉴定PD-1和CTLA4为重要蛋白质花费了30年时间，但使用CIBERSORTx将肿瘤细胞基因表达与治疗结果相关联时，这些标记物就会跳出来，”Alizadeh说。

“我们看到很多新的有趣分子。”

（生物通：万纹）