從單個細胞中測序RNA可以揭示有關這些細胞在體內做什么的大量信息。麻省理工學院的研究人員現在通過修改常用的Seq-Well技術，極大地提高了從每個細胞收集的信息量。

利用他們的新方法，麻省理工學院的團隊可以從樣本中的每個單元中提取10倍的信息。這種增加應該使科學家能夠更多地了解每個細胞中表達的基因，并幫助他們發現健康細胞和功能異常細胞之間的細微但關鍵的差異。。

“很明顯，這些技術在理解復雜的生物系統方面具有變革性的潛力。如果我們查看一系列不同的數據集，我們將真正了解健康和疾病的狀況，并且可以為我們提供有關可能采取的治療策略的信息。 ”，化學副教授，醫學工程與科學研究所(IMES)的核心成員，麻省理工學院科赫綜合癌癥研究所的壁畫成員。他還是MGH，麻省理工學院和哈佛大學Ragon研究所的成員，以及Broad研究所的成員。

在本周發表在《免疫》中的一項研究中，研究團隊通過分析來自五種不同皮膚疾病患者的約40,000個細胞，證明了該技術的強大功能。他們對免疫細胞和其他細胞類型的分析揭示了五種疾病之間的許多差異，以及一些共同特征。

醫學博士Travis Hughes說：“這絕不是一個詳盡的綱要，但這是了解炎癥表型譜的第一步，不僅在免疫細胞內，而且在其他皮膚細胞類型內。” 哈佛大學麻省理工學院健康科學與技術課程的學生，也是該論文的主要作者之一。

Shalek和J. Christopher Love，Raymond A.和Helen E. St. Laurent化學工程教授，科赫研究所和Ragon研究所的成員是該研究的資深作者。麻省理工學院的研究生馬克·沃茲沃思(Marc Wadsworth)和前博士后托德·吉拉恩(Todd Gierahn)與休斯共同撰寫了該論文。

重新獲取信息

幾年前，Shalek，Love和他們的同事開發了一種稱為Seq-Well的方法，該方法可以一次快速對許多單個細胞中的RNA進行測序。像其他高通量方法一樣，該技術無法像某些較慢，更昂貴的RNA測序方法那樣，在每個細胞中獲取更多信息。在他們目前的研究中，研究人員著手重新獲得原始版本缺失的一些信息。

“如果您真的想解決區分疾病的功能，則需要比可能的解決方案更高的分辨率，” Love說。“如果您將細胞視為信息包，則能夠更忠實地測量該信息可以更好地洞悉您可能希望針對藥物治療的細胞群，或者從診斷的角度，應該監視哪些細胞群。”

為了嘗試恢復這些額外的信息，研究人員將重點放在了他們知道數據丟失的一個步驟上。在該步驟中，cDNA分子(即來自每個細胞的RNA轉錄物的副本)通過稱為聚合酶鏈反應(PCR)的過程進行擴增。為了獲得足夠的DNA拷貝用于測序，必須進行這種擴增。然而，并非所有的cDNA都被擴增。為了增加通過此步驟的分子數量，研究人員更改了如何使用第二個“引物”序列標記cDNA的方式，從而使PCR酶更容易擴增這些分子。

研究人員使用這種技術顯示，他們每個細胞可以產生更多的信息。他們發現可以檢測到的基因數量增加了五倍，每個細胞回收的RNA轉錄物數量增加了十倍。有關重要基因的額外信息，例如編碼細胞因子，細胞表面發現的受體和轉錄因子的重要基因，使研究人員能夠識別細胞之間的細微差異。

休斯說：“我們能夠通過一個非常簡單的分子生物學技巧極大地提高每細胞信息的含量，該技巧很容易整合到現有的工作流程中。”

疾病特征

研究人員使用這種技術分析了19例患者的皮膚活檢，代表了五種不同的皮膚疾病-銀屑病，痤瘡，麻風病，斑禿(一種引起脫發的自身免疫性疾病)和環形肉芽腫(一種慢性退行性皮膚病)。他們發現了疾病之間的某些相似之處，例如，相似的炎癥性T細胞種群在麻風病和環形肉芽腫中均表現出活性。

他們還發現了某些特定疾病獨有的特征。在幾位牛皮癬患者的細胞中，他們發現稱為角質形成細胞的細胞表達的基因可以使它們增殖并驅動該疾病中出現的炎癥。

這項研究中產生的數據還應該為其他希望深入研究所研究細胞類型之間的生物學差異的研究人員提供寶貴的資源。

Shalek說：“您永遠不知道要使用這些數據集做什么，但是對所有內容進行度量都有巨大的機會。” “將來，當我們需要重新調整它們的用途并考慮特定的表面受體，配體，蛋白酶或其他基因時，我們將唾手可得所有這些信息。”

研究人員說，該技術還可以應用于許多其他疾病和細胞類型。他們已經開始使用它來研究癌癥和傳染病，例如肺結核，瘧疾，HIV和埃博拉病毒，并且還正在使用它來分析與食物過敏有關的免疫細胞。他們還使新技術可供其他想要使用該技術或將基礎方法用于他們自己的單細胞研究的研究人員使用。