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【Nature子刊】浙江大学范骁辉教授团队报道首个可将传统转录组测序数据重构至单细胞空间分辨率的方法

首页 » 《转》译 2022-11-06 转化医学网赞(2)

导读	近年来，单细胞测序（scRNA-seq）和空间转录组测序技术彻底变革了人们理解复杂组织的方式，不断推动生命健康研究进入单细胞和空间组学时代。然而，目前的单细胞测序及空间转录组技术不仅耗时费力，而且成本极为昂贵，严重限制了其推广应用。与此同时，传统混样测序（Bulk RNA-seq）一直是生物医药研究的主流工具。因此，如何充分利用原有数据资源以解释细胞多样性和空间表达模式是系统生物学研究的重大技术挑战。

2022年10月30日，浙江大学药学院范骁辉教授团队联合计算机科学与技术学院陈华钧教授团队和军事医学科学院高月教授团队在《Nature Communications》上发表了研究论文。研究提出了一种空间解卷积算法—Bulk2Space，首次实现将Bulk转录组重构至单细胞空间分辨率。

https://www.nature.com/articles/s41467-022-34271-z

Bulk2Space的设计理念

Bulk2Space算法分为反卷积和空间映射两个步骤。批量RNA-seq数据是通过对细胞混合物进行测序获得，而scRNA-seq则预先标记单个细胞，但是这两种方法具有相似的细胞类型和状态。因此，研究人员假设批量转录组学数据可以通过精心设计的反卷积算法分解为单细胞转录组学数据。

随后，在第二步中，上述两种流行的空间分辨转录组学方法虽然未能实现单细胞分辨率或描绘整个转录组，但可以根据其表达谱的相似性为Bulk2Space第一步中生成的单细胞提供参考位置。因此，可以合理地认为，单细胞谱和空间转录组学的结合有望克服技术瓶颈并完成批量转录组的空间分辨单细胞反卷积。

Bulk2Space广泛的应用前景

研究团队利用Bulk2Space揭示了不同肿瘤区域中 B 淋巴细胞的基因表达差异以及组织在炎癌转化过程中的空间转录异质性。研究人员还将 Bulk2Space应用于小鼠脑组织不同脑区 Bulk 数据的空间解卷积分析。相关数据均采自范骁辉教授团队自主研发的基于激光捕获显微切割技术（LCM）的高通量多样本空间测序技术—Spatial-seq。

研究表明，Bulk2Space 不仅可以重构小鼠皮层的层级空间结构，还可以对下丘脑中未知细胞类型进行二次注释。系列研究证实，Bulk2Space不仅在模拟和真实数据集中展现出了优异的性能，而且成功应用于多种生物学和疾病场景，具有广泛的应用前景。

Bulk2Space的应用价值

在充分考虑广泛使用两种空间分辨转录组学技术的优缺点后，研究者对每种方法采用了不同的空间映射策略。对于基于图像的原位杂交，Bulk2Space可以预测除靶基因外mRNA物种的空间表达。此外，Bulk2Space可以帮助注释难以通过靶向方法进一步区分类型的细胞。对于基于空间条形码的RNA-seq，每个测序的组织区域都包含来自不同细胞的转录本，因此可以被视为细胞的混合物，不允许单细胞分辨率。

Bulk2Space可以将单个细胞分配到最佳点，并将这些混合物分成单个细胞的集合，从而为这些空间数据提供空间分辨的单细胞反卷积策略。结果表明，Bulk2Space具有广阔的生物学和临床应用前景，包括将组织分子特征与组织学表型联系起来，揭示细胞的空间特异性变异，发现新基因的空间表达模式，实现更精细的细胞聚类，以及预测疾病进展的分子机制。（转化医学网360zhyx.com）

参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41467-022-34271-z

注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。