单细胞测序网讯：近日，nature 杂志上发表的一篇研究：Effect of the intratumoral microbiota on spatial and cellular heterogeneity in cancer，通过将原位空间分析技术和单细胞 RNA 测序应用于口腔鳞状细胞癌和结直肠癌，揭示了宿主-微生物在空间、细胞和分子上的相互作用。
研究采用 10x Visium 空间转录组学来确定患者组织中肿瘤内微生物群落的身份和原位位置。使用 GeoMx 数字空间分析发现，与细菌阴性的肿瘤区域相比，细菌群落分布在血管较少、高度免疫抑制和与 Ki-67 水平较低的恶性细胞相关的微生态位。该研究数据表明，肿瘤内微生物群的分布不是随机的。相反，它在具有免疫和上皮细胞功能的微生态中高度组织化[1]。
在生物学领域，中心法则阐述的遗传信息的复制、转录、翻译、调控过程，以及对细胞和组织的影响，一直是许多科学家研究的重点。现代生物技术的发展经历了从组织器官到细胞群体再到单个细胞的研究，也经历了从单一的基因、蛋白的研究到整体的基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学研究，单细胞多组学的联动研究已经成为未来的热门研究领域。
中心法则各环节引百家争鸣
1958 年，Francis Crick 在发现 DNA 双螺旋之后，提出了中心法则概念。分子生物学的中心法则解释了遗传信息的流动，从 DNA 到 RNA，再到蛋白质，也包括信息不会从蛋白质流向核酸的概念，成为现代生物学中最重要最基本的规律之一， 其在探索生命现象的本质及普遍规律方面起了巨大的作用。
中心法则的每一个环节，都吸引着生物学家们不断探索，现在已经发现，同一组织的细胞虽然结构功能类似，通过单个细胞的组学研究，依然具有多样的异质性。作为生命活动的基本结构单元，单个细胞是研究中心法则的最佳模型。探索中心法则的组学技术发展，依赖于两条技术路线，一条依赖于核酸捕获扩增，反转录，蛋白检测等分子生物学，免疫学技术的升级[2-3]，另一条是细胞分隔，从手工操作低通量到自动化高通量并行技术的发展[4]。
单细胞基因组学研究单个细胞水平上研究细胞间基因组变异和功能。技术关键在于无偏差的对全基因组进行扩增（whole – genome amplification WGA），通过对引物的优化创新，和新的工具酶的挖掘，以及扩增条件的新策略，单细胞基因组的捕获效率逐渐升高[5]。
单细胞转录组学的发展在 cDNA 的扩增上，经历了从末端加尾、体外逆转录到模板置换的方法发展，如今基于 TSO 的模板末端置换法依赖于其高效简便的二链合成方案，已经成为 cDNA 扩增的主流技术[6]。单细胞转录组方法在高通量的发展过程中，隔离腔室引物配对经历了从显微操作、96/384 孔板到油包水滴，再到纳米微孔以及固定细胞内腔（SPLiT-Seq）的发展，在通量和可行性提高的同时，成本也逐渐下降，目前已经成为肿瘤，免疫，发育等多个应用领域的标配[7]。
蛋白质是生命活动的执行者，对于蛋白质的检测，在生物学上则较为清晰，大体基于抗原抗体结合的 Assay 或者基于质谱的分析。而想要在单细胞水平上进行蛋白组学方面的研究，则依赖于流式、微流控等平台的整合和创新。
破译中心法则需论因果
中心法则中遗传信息的流动和调控是一个动态的连续过程，单一组学反应了某个时间点下细胞某一层面的信息，这一层面的信息对于细胞来说，要么是因，要么是果，而因果很难联系。
比如单细胞转录组学，发表的文章大多是组织器官，微环境等表达图谱或者细胞聚类文章，我们知道了某个器官或者疾病类型表达图谱，或者细胞类型，这是因，然后由于缺乏后续蛋白质等层面的功能分析，很难在实际研发生产中有所建树。只是体现在了文章的影响因子上，随着文章越来越多，这一发文捷径也昭然若揭，不再起效。即获得因，又拿到对应的果，则要求我们能够同时获得中心法则中各个层面的信息，即单细胞多组学的核心需求。当前，10x Genomics 和 MissionBio 都推出了基于 Total-seq 的蛋白联合转录组或基因组的技术，10x Genomics 的 Single Cell Multiome ATAC + Gene expression 也已经上市，BD 同样推出了结合单细胞测序的多组学平台。同时，2022 年 6 月，率先将光谱流式细胞术与可分选成像相结合推出新品 BD FACSDiscoverTM S8 细胞分选仪。通过整合光谱流式细胞术与实时空间和形态学信息，将细胞分析和分选的能力扩展到新维度而广受追捧[8]。
2021 年于荷兰创立的 UFO Biosciences，筛选、识别、分离和分析单细胞的服务，以找到真正有意义的基因。UFO Biosciences 革命性功能性单细胞测序技术的基础工作发表在 Nature Biomedical Engineering。通过对大量细胞的实时行为显微成像分析，我们可以识别出表现攻击性行为的异常细胞。我们可以挑选并测序以了解驱动这些侵袭性细胞特定表型的分子途径[9]。从而在单细胞水平上将细胞表型与其驱动基因型直接联系起来。
组学已至，联动在技
以上举到的例子，局限于技术的法则，这些信息往往呈现某个局部特征。很难从中心法则的全局上获得较为全面的联动数据。然而，尴尬的是中心法则的每一层的技术，不管是基因组，转录组，蛋白组，细胞功能成像等，我们都有非常完备的方法独立获得，唯一要做的是将他们联系起来。
前面提到，当生物学技术足够完善的时候，想要突破，就需要依赖于交叉学科例如微流控、材料、化学等多方面的结合。拿到单个细胞的每一个层面的信息非常简单，而想要将他们联系起来，则需要物理方法的连接，这就对单个细胞的操控提出了新的需求。
多组学量身定制-光电镊千变万化
目前，对于单细胞的检测系统而言，样本从常规的组织变成了单个细胞，这就对检测灵敏度提出了新的要求。而微流控技术以其极小的反应体积，大大提高检测灵敏度，同时减小前处理中操作者带来的误差。微流控中单细胞操控的技术非常丰富，各种物理场都有很好的应用，包括通过流体驱动的单细胞阱、微阀门形成的单独反应器、电镊、光镊以及声镊等[10]。由于微孔只有物理分隔的作用，对于细胞的提取复杂繁琐；而采用油包水的液滴方案，将液滴和微球等反应物包裹在液滴中同样达成了物理上的分隔，而且可以使用流体或电场控制液滴通过控制液滴的移动来控制细胞的移动，这样可以解决微孔阵列中无法操控细胞的问题，却失去了连续反应的能力。而基于介电润湿的技术在于移动液滴，通过移动包裹细胞的液滴来移动细胞。因此，同样存在液滴捕获细胞的问题，因此在高通量单细胞分析上不占优势[11]。
最终，基于光电镊的技术，通过可见光照射光敏材料诱导产生非均匀电场介电泳力， 推动 Beads 或细胞移动。这个方法可以结合上述方法中的优势，通过对百万级以上的光敏像素点的数字化控制，可以实现直接对于细胞和 Beads 的高度并行操控，同时可以对细胞的环境进行换液加样，进行连续的多种的反应，并通过成像方式实时监测细胞状态和增殖情况。
来源：单细胞测序网
