昌平实验室任仙文研究员：更为深刻地理解生命——单细胞测序所带来的新视界

发表时间：2022-05-24 13:52

《时空对话》第4期

昌平实验室 任仙文研究员


单细胞转录组测序技术自2009年首次问世至今已经历了十余年的持续发展。近几年，单细胞测序技术更是出现了爆发式的发展和普及。随着10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq、BD Rhaspdosy、华大C4等技术平台的出现，单细胞测序技术的成本大幅下降，开始被广泛应用于基础科研和临床研究。

如今，单细胞技术在许多领域都占有一席之地，它将给我们在基因和细胞层面的研究带来一个广阔的全新视角，有助于我们获得更多完整生物学信息，并更为深刻地理解生命。近日，《时空对话》栏目有幸邀请到昌平实验室任仙文研究员进行访谈，从生物信息学的视角浅析单细胞测序在各领域中的应用。

任仙文

昌平实验室 研究员


任仙文研究员博士毕业于中科院数学与系统科学研究院。近十几年来致力于基于宏基因组测序的病原体检测分析、单细胞转录组测序的生物信息学分析和肿瘤免疫与感染免疫的研究。在许多重要前沿生物信息学问题上提出了关键技术创新，并在多个国际知名杂志上发表论文60多篇，先后获得教育部科技进步一等奖、北京市自然科学一等奖、国家自然科学基金委优青等荣誉与项目资助。2021年9月起任职于昌平实验室，从事单细胞生物信息学与计算感染免疫学的研究。


请介绍一下您所在实验室的主要研究方向，以及选择从事单细胞转录组测序的生物信息学分析初衷。

任仙文研究员：基因是遗传的基本单位，人类基因组计划的研究以及二代测序技术的发展解决了很多基因层面的问题，让生命科学领域层面的研究取得了很大的进展。单细胞测序技术的出现，使得生命科学领域的研究在基因层面再上升了一个维度，实现了从基因层面到细胞层面的跨越。

细胞是生命的基本单位，单细胞转录组测序能够提供细胞层面的信息，为我们彻底理解生命科学中的核心问题即基因型和表现型的关系提供了一个中间桥梁。实际上，单细胞测序在肿瘤、免疫、发育、神经以及感染等领域的应用，都有其独特的优势。与传统的Bulk样本测序相比，单细胞测序能够让我们更直观、清晰地观察到更丰富的生物信息，给我们带来全新的认识和理解。可以说，单细胞测序是继人类基因组计划后的又一个里程碑式的突破。

我们知道，单细胞测序会产生大量的数据，把这些数据转化成理解生命现象所需的信息对生命科学相关研究有着非常重要的意义。同时，生物信息学几乎与所有生命科学领域都有着非常紧密的联系。换言之，生物信息学在单细胞测序数据、生命科学以及医学等问题之间架起了一座桥梁。


在此基础上，我们用生物信息学的办法，通过数学建模，借助计算的工具从细胞层面去研究基因型与表现型之间的函数关系，从而更为深刻地理解生命与疾病。我们专注于研究生物信息学，致力于开发生物信息学方法以将单细胞测序所得的数据转化成理解生命现象所需的信息。

您曾用单细胞测序研究肝癌免疫微环境的动态特征，成果发表在《Cell》杂志上，该研究有何重要发现？

任仙文研究员：在临床中，我们知道，重症肝癌患者会出现严重的腹水，腹水里存在着免疫细胞。为了研究腹水中免疫细胞的来源，我们用单细胞测序技术对癌组织、癌旁组织、淋巴结、外周血和腹水等五种组织的CD45+免疫细胞进行研究，通过生物信息学的分析，我们能够得到一个结论：腹水里的淋巴系免疫细胞主要来自外周血，而髓系免疫细胞主要来自肿瘤。

再进行细究，我们发现，肿瘤中还存在耗竭性T细胞和效应T淋巴细胞，且效应T细胞更容易在腹水中积累，耗竭性T细胞在腹水中则相对较少。这意味着肝细胞癌可能会通过向腹水中选择性排放效应T细胞实现肿瘤免疫逃逸、免疫抑制。

另外，我们还在肿瘤中发现一群LAMP3+ 树突状细胞，生物信息学分析显示这群LAMP3+ DC具有从肿瘤向淋巴结迁移的能力，随后我们在体外实验中证实了这个分析结果。而LAMP3+ DC这群细胞是和肿瘤免疫相关的，当它在肿瘤组织里数量较多时，耗竭性T细胞、调节性T细胞也会比较高。

您此前利用单细胞测序研究新冠的免疫特征，有何重要结论？对新冠的防治有何积极意义？

任仙文研究员：新冠肺炎属于新发突发传染病，当时其感染致病机制和免疫机制都并不明晰，且疫情尤为紧急，急需对大量的样本进行研究才能得出致病和免疫机制的相关结论。因此，张泽民老师领衔成立了新冠肺炎单细胞研究中国联盟，该联盟由我国十多个省市的四十多家医院、大学和科研机构共同组成。

当时联盟的各位专家共同对新冠的致病和免疫机制进行探讨，在对相关的数据进行分析后，得到了一些意想不到的结果：

首先，新冠肺炎病毒不仅会侵染上皮细胞，还会侵染免疫细胞包括巨噬细胞、中性粒细胞、T细胞等。当时我们在巨噬细胞、中性粒细胞、T细胞里面都检测到了新冠病毒的核酸，并且，通过数据分析，我们能够看到新冠病毒在免疫细胞里具有着和上皮细胞里类似的亚基因转录甚至复制的特点，能够激活细胞里的干扰素反应。这也提示了病毒已经感染了这些免疫细胞。最近，nature上发表了几篇阐述新冠病毒如何感染单核细胞或巨噬细胞，如何引起炎症反应的文章，内容与我们通过单细胞测序所看到的现象非常一致。

其次，不同的上皮细胞被新冠病毒感染之后，其响应是不一样的。比如纤毛上皮细胞被新冠感染后，会倾向于脱落，而鳞状化生的上皮细胞被感染后会和机体组织有更强的相互作用，特别是和中性粒细胞和巨噬细胞相互作用会很强。其发挥相互作用的主要配体受体是ANXA1-FPR1以及S100 A8/A9-TLR4。而中性粒细胞和巨噬细胞既表达配体，也表达受体，因此鳞状化生上皮细胞感染新冠后会触发免疫正反馈效应，进而可能迅速导致严重的肺部炎症甚至细胞因子风暴。这个发现也再一次验证了利用单细胞测序和生信分析发现新现象、新机制、新靶标的威力。

此外，北京大学系统生物医学研究所游富平研究组、中国科学院生物物理研究所王祥喜研究组和中国医学科学院动物所秦川研究组合作发在cell host & microbe的文章中发现，利用S100 A8/A9的抑制剂可以抑制感染动物的炎症反应和新冠病毒的转录复制，这也跟我们从单细胞测序中看到的现象、结论一致。

单细胞测序技术在生物医学、临床等各多领域都有广泛的应用场景，您认为单细胞测序技术在应用层面上有哪些值得我们关注的发展趋势？

任仙文研究员：单细胞技术的优势是能够提供细胞分辨率，而劣势在于其会损失细胞的空间信息。因此，在保证单细胞分辨率的同时能够把空间信息保留或重构，对于单细胞研究来说有着非常重要的意义。目前，国际上有很多实验室都在开发单细胞分辨率的空间转录组测序技术，获得了诸多进展。

从生信的角度来讲，目前也有许多工作从算法的角度来推进这一新的研究方向。2020年，我们在《Cell Research》上发表的CSOmap就是从单细胞转录组数据出发，通过配体受体相互作用进而推导细胞的空间关系。简言之，在技术应用层面，仅保证单细胞分辨率是具有一定局限性的，只有在空间信息的加持下，我们才能够挖掘到更多更深入的信息。

您在许多前沿生物信息学问题上都提出了关键技术创新，可否请您分享一下在单细胞测序方面的技术创新成果？

任仙文研究员：张泽民老师带领我们团队进行的肿瘤免疫研究是一个非常前沿的领域，在研究过程中，我们会遇到许多新的问题，也没有相应的解决工具，例如推断细胞发育关系的问题以及细胞空间关系重构的问题等。尽管目前已经有Monocle和RNA velocity等方法出现，但这两类方法存在一个共性问题：都需要基于表达谱的相似性或剪切动力学的方法，其推断结果可靠性并不高。

因此，为了更好地进行后续研究，我们开发了新的算法以推进时空组学的发展。

1. STARTRAC算法。


我们提出了一个方法，就是基于TCR（抗原受体）的序列多样性来界定T细胞的克隆，并通过克隆T细胞来评价T细胞的动态行为。由于TCR是基于序列的，在多样性上足够高，两个T细胞的TCR序列一样还是不一样是确定的，所以我们可以借助这种确定性来得出非常可靠的结论。例如，如果两个T细胞存在于不同组织内，但其TCR完全一样，那它们之间一定存在跨组织迁移。基于这一理念，我们开发了STARTRAC算法。


2. CSOmap算法。


由于缺乏空间信息，加上当时空间转录组测序技术还没有进行商业化，普及度较低，因此我们开发了基于配体-受体相互作用的细胞空间关系推断算法CSOmap。通过这一算法，我们只需要单细胞转录组测序数据，就能够推断细胞在人体组织相互作用的情况以及空间关系，并且还能够反过来推断它们是由哪些关键的配体受体介导。通过这些关键的配体受体，我们就能够提出明确的生物学假设，并开展后续的验证实验。

我们在很多场景下进行了该算法的验证和应用。基于肝癌组织进行了实验验证和对照以及基于十几种公开的单细胞数据集的验证对比都证明了这个方法的可靠性以及实用性。

除此以外，该算法在新冠研究方面的应用也得到了验证。我们和王福生院士团队合作，对乙肝进行了单细胞测序和空间关系的推断，最后发现几种关键的细胞相互作用和空间关系以及其关键配体受体都和免疫抑制有关，并且通过免疫组化实验验证了其在空间上是相邻的。

请您谈谈单细胞测序技术在肿瘤免疫领域扮演着何种角色，其优势体现在何处？又面临着哪些挑战？

任仙文研究员：实际上，肿瘤免疫有着异质性非常高的特点。而单细胞转录组测序的单细胞分辨率与肿瘤免疫的异质性高这个特点特别契合。如果把肿瘤免疫比喻成一条恶龙，单细胞测序就相当于一把屠龙刀。

在挑战层面，单细胞技术缺乏空间信息是目前亟需突破的瓶颈。尽管生信方面的创新可以在一定程度上为单细胞提供空间信息，但肿瘤组织细胞的空间复杂度是非常高的，因此，在未来还需要有更前沿的空间转录组测序技术来解析肿瘤组织的空间关系。


请您谈一谈单细胞测序生信分析的重要性。近年来单细胞测序生信分析领域取得了哪些进展，又面临着何种挑战？


任仙文研究员：生信的重要性不言而喻。通俗地讲，以送快递的过程类比，单细胞测序技术好比货物，而生信就是快递员，负责在最后一公里将货物交到顾客手中。

对于该领域近年来所取得的进展，我认为有以下几个里程碑：


1、Monocle软件的出现。在Monocle出现之前，单细胞测序可能主要用来做聚类，去发现新的细胞亚型。Monocle出现之后，研究人员就可以用单细胞测序来推断细胞之间的发育关系。


2、RNA velocity的出现。实际上，Monocle对细胞关系的推断本质上还是依靠表达谱的相似性，但RNA velocity是在表达谱相似性基础上，多了可变剪切。与Monocle相比，可变剪切的优势在于能够为细胞发育关系提供方向。

3、在空间关系的推断方面，我们开发的CSOmap能够回答细胞空间关系是由哪些关键的配体-受体相互作用决定的。另外，配体-受体相互作用的单细胞数据分析软件有很多，其中NicheNet是比较值得关注的。NicheNet的思路十分有特点，是通过细胞的表达谱来推断是由哪些配体所调控的，据我所知，该技术目前是独一无二的。

对于存在的问题，我认为，单细胞转录组数据所蕴含的生物医学信息非常丰富，但目前的分析软件并没有将这些信息充分地挖掘出来。从该层面出发，单细胞转录组数据仍有着很大的发掘潜力。

您认为单细胞测序技术发展现状如何？未来又会往哪些方向前进？


任仙文研究员：单细胞测序目前的发展主要还停留在表达谱的定量上，测量的并不是基因的全长。而基于基因全长的技术如smart-seq2因为成本的原因、通量的原因，普及度并不高。而smart-seq3可以区分不同的转录样本，甚至可以区分等位基因的表达，这是比较前沿的研究。


此外，汤富酬老师基于三代测序做的单细胞转录组测序，也是未来的一个重要方向。单细胞核测序解离出来的细胞比例更接近于组织里的细胞比例，是该技术的优势，通过与单细胞多组学技术等其他技术结合，其未来有望给我们提供更多的数据和信息。

于我个人而言，我比较期待的是真正的单细胞分辨率的空间转录组测序技术，如果该技术能够实现，我们就能够从细胞到组织的层面去挖掘出更多的免疫疾病、肿瘤的发生机制机制。

关于《时空对话》栏目


单细胞测序网、时空组学网联合开展“时空对话”栏目。拟邀请100位单细胞测序领域的全球顶尖科学家、企业家、学者、投资人、青年研究员、博士等围绕着单细胞测序的最新研究、技术进展、临床应用等多方面进行访谈，传递价值观念、深度见解，为行业发展提供方向。


分享到：
关于单细胞测序网
单细胞测序网以“加速单细胞测序产业转化”为核心理念，打造聚焦单细胞测序及时空组学领域的资讯和产业服务平台。我们与全国上百家医疗机构、科研机构、专业协会、第三方实验室以及单细胞测序科技企业建立紧密合作关系，以专业深度的视角，给行业从业人员传递最新最全的科研资讯和产业信息。
微信公众号
友情链接：单细胞测序网  早筛网