Возможно, вы почувствуете нотку клубники или привкус йогурта. Но в целом на вкус это смесь неразличимых ингредиентов.
А теперь представьте, что смузи состоит из 20 000 измельченных клеток, скажем, из мозга.Вы можете провести тесты, чтобы определить, какие молекулы находятся в образце, что сейчас и делают ученые.
Это, безусловно, даст вам полезную информацию, но не скажет, из каких клеток изначально произошли эти молекулы. Это обеспечит только средний профиль ячеек для всего смузи.
А когда дело доходит до тканей нашего тела, средние значения почти всегда вводят в заблуждение. Точно так же, как вы знаете, что не существует «обычной» пищи под названием соломенная бана, шпинат-апельсиновый гурт, ученые знают, что в мозгу не только один тип клеток.
«Если вы возьмете кусок ткани, измельчите его и проанализируете РНК, вы не поймете, представляет ли он то, что делает каждая клетка в этой популяции, или то, что не делает ни одна клетка в популяции», — сказал Марк Киршнер, Джон Франклин. Профессор системной биологии Университета Эндерса и заведующий кафедрой системной биологии Гарвардской медицинской школы. «Представьте, что у вас есть группа мужчин и женщин.
Если вы предположите, что все — это в среднем мужчины и женщины, вы [вероятно] не будете представлять ни одного человека в этой группе».Проблема в том, что охарактеризовать ткани по одной клетке или типу клеток за один раз дорого, отнимает много времени и сложно.
Киршнер и Стивен Маккарролл, доцент кафедры генетики в HMS, сообщили в отдельных статьях, что их лаборатории разработали высокопроизводительные методы, позволяющие быстро, легко и недорого дать каждой клетке в образце уникальный генетический штрих-код, прежде чем она попадет в блендер.В результате ученые могут анализировать сложные ткани, профилируя каждую отдельную клетку — усреднение не требуется.«Различные клетки в ткани используют один и тот же геном поразительным образом по-разному: для создания специализированных форм клеток, выполнения разнообразных физиологических задач и создания различных функциональных реакций на один и тот же раздражитель.
Эти методы, наконец, позволят науке понять, как биологические системы работают при этом одноклеточный уровень ", — сказал МакКэрролл, который также является директором по генетике Центра психиатрических исследований Стэнли при Институте Броуда Гарварда и Массачусетского технологического института. «Мы так взволнованы предстоящей работой».Чтобы создать свои инструменты, обе команды сотрудничали с Дэвидом Вайцем, профессором физики и прикладной физики Маллинкродта в Гарвардской школе инженерии и прикладных наук и пионером в области микрофлюидики.Команды ожидают, что их методы, опубликованные одновременно в журнале Cell, позволят биологам гораздо глубже обнаруживать и классифицировать типы клеток в организме, отображать разнообразие клеток в сложных тканях, таких как мозг, лучше понимать дифференциацию стволовых клеток и получать больше понимание генетики болезней.
Управление технологического развития Гарварда тесно сотрудничает с исследователями в разработке патентных заявок для различных аспектов технологии, причем все с прицелом на коммерциализацию.’Две дороги расходились в желтом лесу’
Эван Макоско и Аллон Кляйн познакомились на уроке микрофлюидики несколько лет назад. Потом они разошлись.Не зная друг друга, они решили разработать методы, чтобы ответить на один и тот же вопрос: как они могут получить профили экспрессии генов для тысяч отдельных клеток, чтобы лучше понять сложность экспрессии генов в ткани?
Экспрессия генов — паттерн активности генов в конкретной клетке — лежит в основе каждого процесса в биологии, от познания в мозгу до развития в яйце. Ученым уже 50 лет известно, что экспрессия генов варьируется от клетки к клетке, как отпечаток пальца, делая клетки кожи отличными от клеток печени и делая одни клетки печени отличными от других. Но они не смогли эффективно измерить его на уровне отдельной клетки в образцах с множеством типов клеток.Макоско, инструктор HMS по психиатрии в Массачусетской больнице общего профиля и научный сотрудник Стэнли по неврологии в лаборатории МакКэрролла, разработал методику, которую он назвал Drop-seq.
Кляйн, доцент кафедры системной биологии в HMS, разработал метод, который он назвал индексированием капель для секвенирования или inDrops.Прошлой осенью они узнали о работе друг друга на научных конференциях.«Это было похоже на встречу с вашим двойником», — сказал Макоско. «Он думал о тех же вещах, что и я в течение двух лет.
У людей разные способы решения проблем, и было действительно здорово увидеть, как он это делал».Как они работают
Каждая из команд разработала способы использования крошечных бусинок для одновременной доставки огромного количества различных штрих-кодов ДНК в сотни тысяч капель воды нанометрового размера.Благодаря опыту Вайца оба метода позволили использовать микрофлюидные устройства для совместной инкапсуляции клеток в этих каплях вместе с шариками. Капли создаются на крошечной сборочной линии, стекая по каналу шириной с человеческий волос.
Штрих-коды бусинок прикрепляются к генам в каждой клетке, так что ученые могут секвенировать все гены в одной партии и при этом отслеживать каждый ген до клетки, из которой он произошел.Макоско и Кляйн делают свои бусы по-разному. Капли разбиваются на разных этапах процесса. Остальные аспекты химии расходятся.
Но результат тот же.После запуска одной партии клеток через Drop-seq или inDrops ученые «могут увидеть, какие гены экспрессируются во всем образце, и могут отсортировать по каждой отдельной клетке», — сказал Кляйн.
Затем они могут использовать компьютерное программное обеспечение для выявления закономерностей в смеси, включая то, какие клетки имеют схожие профили экспрессии генов. Это дает возможность классифицировать типы клеток в исходной ткани и, возможно, обнаружить новые.
Современные методы позволяют исследователям генерировать 96 профилей экспрессии отдельных клеток в день за несколько тысяч долларов. Drop-seq, для сравнения, позволяет использовать 10 000 профилей в день по 6,5 цента каждый.«Если вы биолог и задумываетесь над интересным вопросом, такой подход может пролить свет на проблему, не разоряя вас», — сказал Макоско. «Это, наконец, делает профилирование экспрессии генов на уровне клетки за клеткой управляемым и доступным.
Я думаю, что это то, что биологи во многих областях захотят использовать».Вместо того, чтобы соревноваться друг с другом, команды считают, что наличие двух вариантов, доступных в Drop-seq и inDrops, принесет пользу научному сообществу.«Каждый метод имеет уникальные элементы, которые делают его лучше для различных приложений. Биологи смогут выбрать, какой из них наиболее подходит для них», — сказал Макоско.
Разные целиМакКэрролл, Макоско и их коллеги рады исследовать мозг с помощью Drop-seq.Если повезет, это будет включать в себя открытие новых типов клеток, построение глобальной архитектуры этих типов клеток в головном мозге и понимание развития и функций мозга, связанных с болезнью.Они хотят ответить на следующие вопросы: какие типы клеток заставляют работать мозг?
Как эти типы клеток различаются по своим функциям и ответам на раздражители? Какие популяции клеток отсутствуют или работают неправильно при шизофрении, аутизме и других нарушениях мозга?Классификация типов клеток может показаться неинтересной, сказал Джошуа Санес, профессор молекулярной и клеточной биологии Джеффа К. Тарра и семейный директор Пола Дж. Финнегана Центра исследований мозга при Гарвардском университете и соавтор Drop-seq. документ, но он закладывает основу для картирования нейронных цепей и однажды сможет раскрыть тайну того, как «влажное программное обеспечение» мозга порождает мысли, эмоции и поведение.
В краткосрочной перспективе Sanes надеется завершить каталог типов клеток сетчатки глаза мышей. Drop-seq уже выявил несколько новых.Между тем Киршнер, Кляйн и их коллеги сильно интересуются другими областями, включая развитие стволовых клеток.
«Имеет ли популяция клеток, которую мы изначально считаем однородной, некую субструктуру?» Кляйн хочет знать; он пытается это выяснить, изучая иммунные клетки и различные виды взрослых стволовых клеток. «Какова природа ранней развивающейся стволовой клетки? Что наделяет эти клетки плюрипотентным состоянием?
Является ли экспрессия генов более пластичной или у нее есть четко определенное состояние, которое отличается от более зрелой клетки? Как определяется ее судьба?»Используя inDrops, Кляйн и его команда подтвердили предыдущие результаты, которые предполагают, что даже эмбриональные стволовые клетки неоднородны.
Они обнаружили ранее неоткрытые типы клеток в изучаемой популяции, а также клетки на промежуточных стадиях, которые, как они подозревают, переходят из одного типа в другой.Хотя обе команды воодушевлены огромными объемами данных, которые они и другие исследователи получат из Drop-seq и inDrops, они понимают, что сам объем информации также представляет собой проблему.«У нас есть тысячи клеток, экспрессирующих десятки тысяч генов.
Мы не можем смотреть в 20 000 направлений, чтобы выделить интересные особенности», — сказал Кляйн.Машинное обучение способно сделать кое-что из этого, и команды уже применили новые статистические методы.
Тем не менее, Киршнер призвал математиков и компьютерных специалистов разработать новые идеи о том, как анализировать и извлекать полезную информацию о нашей биологии из гор данных, которые появляются на горизонте.