2020值得關注的技術 | Nature Technology Feature

2020 年 3 月 30 日
筆記

副標題是：對未來影響深刻的技術發展

本文為Nature在今年年初的時候通過大數據分析、整理多位業內大佬採訪稿所發佈的報告，具有一定前瞻性，值得一讀。

更好的冷凍電鏡樣品

Better cryo-EM samples

低溫電子顯微技術，主要通過低溫冷凍樣本，配合探測器和透鏡系統信號處理，得到樣品的結構，尤其是敏感性的材料和界面的精細結構，加深我們對材料和界面的認知。與X射線晶體學（X-ray crystallography）和核磁共振（NMR）共同構成高分辨率結構生物學研究的基礎。

這項技術使得生物化學邁向了新的時代，由此獲得的了2017年諾貝爾化學獎，從下圖可以直觀看到微觀世界更為詳細的圖像。

清華大學生命科學學院王宏偉教授在本次採訪中表示，在cryo-EM中，低溫冷凍有助於保留樣本的中的水分從而減少成像必要的高能電子損害。但是該項成像技術受限於樣本的質量，例如一些生物樣本通常含有蛋白質，這些蛋白質表面會在冷凍過程中容易收到損壞。

為了防止這種情況的發生，研究人員正在開發一種方法，主要通過將蛋白質錨固在二維材料（例如碳晶格石墨烯）上的方法解決蛋白質表面結果發生的破壞。這樣，它們可使液滴更小，同時使蛋白質遠離空氣-水界面。

還有一個限制的問題是圖片採集所花費的時間，使用cryo-EM解決分子結構通常需要收集和分析多達10,000張圖像，一般是要花費數周至一個月，但是往往許多圖像是不完美的，在後續分析中無法使用，因此增加的通量也能夠幫助我們了解疾病的機制並更有效地開發藥物。

值得注意的是，該項技術也運用到這次新冠病毒感染機制的研究中，西湖大學周強實驗室和美國國立衛生研究院(NIH)和德州大學奧斯汀分校(UTAustin)的研究人員分別通過冷凍電鏡技術解析新冠病毒受體ACE2全長結構和新冠病毒全長ACE2與S蛋白複合物的三維結構。

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fig. Cryo-EM map of the ACE2-B0AT1 complex

精進的 RNA 分析

Improving RNA analysis

Sarah Woodson（約翰霍普金斯大學，生物物理學家）表示一直在關注長讀長RNA測序和使用發光適配體的活體細胞成像技術。

過去，短讀長的測序方式改變了RNA生物學的領域，例如它可以發現哪些RNA序列包含經過生物化學修飾的殘基。但是，長讀長（如使用納米孔ONT和PacBio測序技術）可以幫助確定特定修飾在細胞中的普遍程度以及其是否與RNA分子的變化相關。

發光適配體是在實驗室中開發的與熒光染料結合的單鏈DNA或RNA分子。它們是在某些海洋動物中產生的綠色熒光蛋白的RNA類似物，當這些適體與染料結合時，它們的熒光強度會增加。例如，這使研究人員能夠跟蹤導致神經退行性疾病的細胞內RNA簇的形成。但是，我們實驗室通過化學足跡法證實許多疾病都與RNA結構的變化有關，但這確實很難分開。藉助長讀測序和發光適配體研究癌症、代謝綜合症和阿爾茨海默病等疾病中的RNA蛋白聚集體，我們可以更好地將細胞死亡和其它疾病特徵與細胞中RNA分子里發生的情況聯繫起來。

解碼微生物世界

Decoding the microbiome

Elhanan Borenstein（以色列特拉維夫大學，計算系統生物學家）：在過去十年，微生物研究已從對遺傳物質測序獲得多樣性轉化到通過基因、轉錄本、蛋白質和代謝產物的信息來揭示微生物功能。而宿主和微生物之間的代謝物的聯繫，能夠提供更多微生物與人類健康之間的信息。但是這些數據是複雜的多維數據，可能存在一整套的相互作用，涉及最終產生了一組代謝產物的多種物種和途徑。

新的機器學習計算方法可以實現從基於簡單相關性的分析到使用現有微生物組-代謝組數據集預測新微生物群落中的代謝組或恢復微生物-代謝物關係。這樣的研究可以通過識別產生某些代謝物太少的特定微生物來改善基於微生物組的療法。

伴隨着人類微生物組計劃第二階段的開展，越來越多與宿主相關的研究結果逐漸浮現，特別是在人類中所發揮的不可小覷的潛在功能。其中不乏刷新舊觀念的研究結果，那麼，這一部分的研究會不會成為一個更好理解人類、疾病狀態的切入點呢？

癌症計算學

Computing cancer

Christina Curtis（加利福尼亞州斯坦福大學，計算與系統生物學家）：我們仍舊無法在疾病發展過程中就捕捉到有效信息，往往是在癌症到達臨床可檢測的程度才是進行採樣分析，而在該節點上，腫瘤已經獲得了許多突變，我們只能先應對這些突變。

我們的團隊建立了一個計算模型，旨在考慮組織空間結構的同時探索腫瘤發生的動力學。使用此模型，我們可以模擬各種情況，生成具有模擬患者數據的突變模式的「虛擬腫瘤」。通過將模擬數據與實際基因組數據進行比較，可以推斷出哪些參數可能導致了患者的腫瘤發生。通過新興的條形碼和記錄方法可以直接測量腫瘤譜系和表型，例如基於 CRISPR 的 barcodes，已應用於記錄哺乳動物發育過程中細胞的命運。通過RNA原位檢測，DNA barcodes圖譜能夠捕獲細胞譜系、空間鄰近性和表型。

模擬結直腸癌發生過程的研究中，通過比較腫瘤序列數據和機器模擬，作者發現當原發腫瘤僅包含100,000個細胞時，絕大多數癌症就已經擴散了。但是，由於此時的腫瘤體型仍舊很小了，無法通過結腸鏡等標準診斷方法進行檢測。因此，建模和測量方法的混合具有更好的靈敏度和可擴展性，可以跟蹤腫瘤形成過程中的譜系和空間關係，從而洞悉癌症的起源，包括特定的突變如何影響細胞適應性並促進疾病的發展。

增強子治療方案

Enhancing gene therapy

Alex Nord（加州大學戴維斯分校，遺傳學家）：現在，我們正在進行約15年的大規模實驗，以繪製增強子和其他調控DNA序列的圖，這些序列控制着細胞和器官如何讀取基因。

增強子（英語：enhancer）又可譯為強化子，是DNA上一小段可與蛋白質（反式作用因子；trans-acting factor）結合的區域，與蛋白質結合之後，基因的轉錄作用將會加強。增強子可能位於基因上游，也可能位於下游。且不一定接近所要作用的基因，甚至不一定與基因位於同一染色體。這是因為染色質的纏繞結構，使序列上相隔很遠的位置也有機會相互接觸。

已經有多項會議開展用於討論大腦及中間神經元中起到的增強子序列及其所控制的特定細胞基因表達類型。一旦確定了增強子序列，科學家就可以使用它們來驅動特定細胞類型的表達，從而進行基因治療。在因一個基因的一個拷貝失活或缺失而引起的疾病中，CRISPR–Cas9基因編輯工具或工程化的病毒可以將轉錄激活因子靶向該基因的增強子，從而提高工作拷貝的表達。對小鼠的研究表明，這些方法可以糾正導致肥胖和脆弱X綜合征、Rett和Dravet綜合征等疾病的基因表達缺陷，後者是我實驗室正在研究的一種嚴重的癲癇病。這項技術目前在行業中已獲得很多投資。希望我們可以使用這些方法來改變人類基因治療的方式。

單細胞測序

J. Christopher Love（麻省理工學院麻省理工學院科赫綜合癌症研究所的化學工程師）在採訪中表示：

我們開發了一種便攜、廉價的平台用於高通量單細胞RNA測序，但是要獲得足夠的分辨率以區分具有不同作用和抗原特異性的免疫細胞亞型仍然是一項挑戰。在過去一年，我們以多種方式改進了單細胞基因組測序。首先，我們提出了一種更有效地檢測低表達轉錄本的方法，特別是針對T淋巴細胞，我們設計了一種巧妙的文庫篩選策略，將每個細胞的基因表達譜與其獨特抗原受體的序列聯繫起來。

不必將細胞放在離心機中離心，而是將其粘貼在試管中，然後將其冷凍在液氮中，大小相當於USB大小，這可以使世界上幾乎所有樣本的單細胞存儲和基因組分析成為可能。

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基因組結構與功能聯繫

Linking genome structure and function

賓夕法尼亞大學表觀遺傳學家和生物工程師Jennifer Phillips-Cremins教授：隨着過去十年中基因組學和成像技術的發展，我們現在可以創建基因組摺疊方式的超高分辨率圖。現在最大的問題是，每個摺疊模式的功能是什麼？它們如何控制基因表達、DNA複製和DNA修復等基本過程？

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伴隨着合成生物學方法發展，我們可以在一定長度和時間範圍內摺疊和探測基因組。例如：（1）CRISPR-GO可以將DNA片段攜帶到細胞核上或細胞核中的特定區室。這將使科學家們能夠研究DNA序列的核內形態如何控制基因功能；（2）我們實驗室的光激活動態環狀結構化（light-activated dynamic looping，LADL）工具，該工具使用光和CRISPR–Cas9可以根據需要在長距離上將特定的DNA束縛在一起，可以使增強子直接與數千個或甚至數百萬個鹼基的靶基因直接接觸，因此我們可以直接評估調節序列的功能：其靶基因的表達會上升還是下降，以及上升到什麼程度？該技術可以對基因表達進行精確的時空控制，這在許多疾病中都受到嚴重破壞。（3）第三種系統CasDrop使用另一種光激活的CRISPR–Cas9系統將特定的DNA片段拉入亞核無膜「冷凝物」。自幾年前被發現以來，它們在細胞中的功能一直受到激烈的爭論。

未來，是否可以將這些3D基因組工程工具與基於CRISPR的活細胞成像方法結合使用，以便我們可以在細胞中瞬時工程化達到觀察基因組結構的目的。可能是功能可驅動結構，或結構可驅動功能。這些工程工具將使我們能夠解開這一個很大的謎。

引用

doi：10.1038 / d41586-020-00114-4

這些訪談經過了編輯，以確保篇幅和整體閱讀。

doi: https://doi.org/10.1101/2020.02.17.951848

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主要參考資料

https://zh.wikipedia.org/wiki/低溫電子顯微鏡

https://zh.wikipedia.org/wiki/強化子