▎药明康德内容团队编辑显微镜的发明让科学家们能够观察和归类神经系统中丰富的细胞形态和类型，了解它们在健康和疾病中的作用。近年来单细胞RNA测序的发展更加揭示了大脑中细胞类型组成的复杂性和多样性，但其提供的位置空间信息却极为有限。空间转录组技术在2020年被Nature Methods评为Methods of the Year。借助该类技术，研究人员可以实现显微成像和单细胞测序的结合，不仅可以揭示单个细胞的基因表达，还可同时了解它们在组织和器官中的排列分布。不过，目前这类技术尚未应用于全脑范围内的单细胞分析。因此，建立一个全面的、单细胞分辨率、大规模的中枢神经系统空间转录图谱，将极大地推动我们对于脑的认识。在一项发表于《自然》的最新研究中，麻省理工学院化学系、Broad研究所的王潇研究组使用其开发的空间转录组学工具，在亚细胞分辨率水平上对小鼠中枢神经系统组织切片中的1022个基因进行了原位检测，并得到109万个高质量空间分辨单细胞基因表达。基于这些数据，研究团队得以定义更精细的组织区域，并以全新的角度理解大脑解剖学结构。这份前所未有的空间图谱为深入理解大脑结构与功能提供了重要基础。2018年，王潇作为第一作者开发了全新的空间转录组学工具STARmap。这项结合了组织透明化的开创性技术，首次能直接在三维组织上进行空间转录组测序，可用于组织中单细胞转录组的原位测序。此后，王潇团队在此基础上开发了能够进行转录组测序和蛋白成像的全新空间测序技术STARmap PLUS。不同于解离组织分离单细胞的测序技术，STARmap (PLUS) 在冷冻组织切片上原位处理样品，在保留空间信息的同时，将样品处理过程本身对细胞基因表达的影响降至最低。基于共聚焦显微成像，STARmap (PLUS)在空间的三个维度上都有亚微米级别的分辨率，更真实地刻画了细胞和组织的三维结构。在最新研究中，通过STARmap PLUS技术，研究团队在200-300纳米的亚细胞空间分辨率下，原位检测了20片组织切片中的1022个基因的表达量。随后，王潇团队使用其近期开发的细胞分割算法ClusterMap，得到了109万个高质量空间分辨单细胞基因表达。通过大规模的计算和分析，团队基于单细胞基因表达定义和注释了230个“分子细胞类型”（molecular cell types），并基于空间基因表达定义和注释了106种“分子组织区域”（molecular tissue regions）。▲小鼠中枢神经系统单细胞分辨率细胞类型空间图谱。230种细胞类型由彩色点标注。（图片来源：研究团队）全脑范围内丰富的基因表达信息和高精度的空间分布信息，使得细胞类型的注释更为精确。例如，作者们发现了部分端脑抑制性中间神经元（telencephalon inhibitory interneurons）亚型的脑区分布特异性，比如纹状体（striatum）中特有的中间神经元、嗅球的外网状层（olfactory outer plexiform layer）的表达多巴胺的中间神经元。通过结合分子细胞类型与分子组织区域，最新研究还对小鼠大脑解剖学结构提出了全新的见解。作者们从分子表达和细胞分布的角度出发，划分小鼠大脑皮层的分区，揭示了在传统解剖学中未被定义的组织结构。例如，作者们发现解剖学上的压后皮层（retrosplenial cortex）在小鼠大脑的前端和后端具有截然不同的“分子组织区域”组成；后端压后皮层在“分子组织区域”组成上与相邻的视觉皮层有着更高的相似性，这为理解压后皮层在视觉相关的行为和记忆中的功能提供了新的思路。为了创建小鼠中枢神经系统在全转录组范围的空间图谱，研究团队将STARmap PLUS的测序结果与已发表的单细胞RNA测序数据集进行整合，将单细胞空间表达的基因拓展到了11,844个。研究人员还结合RNA条形码技术，揭示了全脑范围感染的重组腺相关病毒PHP.eB在不同分子细胞类型和分子区域的感染能力。综上，这项工作为理解小鼠中枢神经系统提供了大规模的分子空间图谱，囊括了超过100万个细胞及其基因表达特征、空间坐标、分子细胞类型、分子组织区域类型，以及遗传操作可及性。这项工作为建立分子空间图谱提供了实验和计算的框架，涵盖了从单个RNA分子到单细胞再到器官组织区域的跨越多个空间尺度的分析，为神经科学研究提供了重要的数据和工具。具有空间分辨率的基因表达图谱从分子的角度出发刻画组织结构，而不依赖于人工的解剖学注释，有利于样品之间更准确、更加可重现的区域分析。作者们已将这套图谱开放共享（http://brain.spatial-atlas.net/），供研究者探索。▲该工作的空间细胞图谱数据网页截图示意（图片来源：研究团队）“我们不仅提供了小鼠中枢神经系统细胞的空间图谱，还提供了神经科学中常用的病毒工具对这些细胞的可及性。这种思路还可以用来实现更多基因递送工具的刻画筛选，以及其他数据模块在同一样品中的整合。这份图谱代表了我们实验室目前分析的最大的数据集，为神经科学研究者们提供了资源和基础，以进一步探索各种基因、细胞和组织在大脑健康和疾病中的作用。”共同第一作者施海玲博士评论。“我们提供了前所未有的细胞级别的空间基因表达信息，为研究大脑的结构和功能提供了宝贵的数据。此外，我们的团队开放共享了相关数据和资源，希望未来能看到更多的高质量研究，进一步揭示大脑的奥秘。”共同第一作者贺一纯评论。“大脑的结构和功能依赖于不同类型的细胞在空间位置上的排列和分布，空间转录组、空间翻译组等空间组学技术的开发和应用无疑将为大脑的解析提供新的思路。”共同第一作者周一鸣博士评论。该研究还由哈佛大学John A. Paulson工程与应用科学学院的刘嘉教授共同指导。王潇实验室的施海玲博士、刘嘉实验室的博士研究生贺一纯、以及王潇实验室的周一鸣博士为该工作的共同第一作者。[1] Shi, H., He, Y., Zhou, Y. et al. Spatial atlas of the mouse central nervous system at molecular resolution. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06569-5本文来自药明康德内容微信团队，欢迎转发到朋友圈，谢绝转载到其他平台。如有开设白名单需求，请在“学术经纬”公众号主页回复“转载”获取转载须知。其他合作需求，请联系[email protected]。
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