Science | OpenCell：人類細(xì)胞蛋白質(zhì)組的系統(tǒng)級描述

原創(chuàng)?圖靈基因?圖靈基因?2022-04-06 14:09

收錄于話題#前沿分子生物學(xué)機(jī)制

如果你想了解機(jī)器的工作原理，你需要的不僅僅是一份零件清單。你需要知道所有的部件都在哪里，以及它們是如何組合在一起的，尤其是如果你試圖理解一臺復(fù)雜的機(jī)器——例如人體細(xì)胞。好吧，一段時間以來，我們已經(jīng)有了詳細(xì)的、蛋白質(zhì)水平的人體細(xì)胞零件清單。這些零件清單或蛋白質(zhì)組圖譜有其用途，但當(dāng)我們試圖追蹤構(gòu)成生命過程基礎(chǔ)的質(zhì)量、能量和信息傳遞時，它們提供的指導(dǎo)很少。

為了有效地繪制細(xì)胞的技術(shù)圖紙或插圖，來自Chan-Zuckerberg Biohub（CZ Biohub）的科學(xué)家們將內(nèi)源性標(biāo)記、活細(xì)胞成像和相互作用蛋白質(zhì)組學(xué)相結(jié)合。用他們的話來說，這種三管齊下的方法使科學(xué)家們能夠“對活細(xì)胞中每種蛋白質(zhì)的定位以及給定靶標(biāo)與細(xì)胞內(nèi)其他蛋白質(zhì)之間的相互作用進(jìn)行成像?！庇蒑anuel D.Leonetti博士領(lǐng)導(dǎo)的科學(xué)家們斷言，他們的工作將有助于對人類蛋白質(zhì)組的組織進(jìn)行系統(tǒng)級描述。

這項研究的詳細(xì)內(nèi)容發(fā)表在《Science》雜志上的一篇題為“OpenCell: Endogenous tagging for the cartography of human cellular organization”的文章中。

“利用高通量CRISPR介導(dǎo)的基因組編輯，我們構(gòu)建了一個包含1310個熒光標(biāo)記的（HEK293T）細(xì)胞系的文庫?！痹撐恼碌淖髡邔懙?，“通過使用該庫執(zhí)行配對[免疫純化-質(zhì)譜?(IP-MS)]和活細(xì)胞成像，我們生成了一個大型數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集映射了相應(yīng)的1310個蛋白質(zhì)的細(xì)胞定位和物理相互作用。將無監(jiān)督聚類和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合應(yīng)用于圖像分析，使我們能夠客觀地識別具有空間或相互作用特征的蛋白質(zhì)?！?/p>

除了引入用于高通量細(xì)胞生物學(xué)的綜合實驗管道外，科學(xué)家們還推出了OpenCell，這是一個蛋白質(zhì)定位和相互作用測量的開源集合。該集合包括當(dāng)前研究中的測量數(shù)據(jù)，可通過opencell.czbiohub.org上的交互式Web界面輕松訪問。

科學(xué)家們還描述了他們?nèi)绾芜M(jìn)行圖像分析。他們將無監(jiān)督聚類和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以深入了解單個蛋白質(zhì)的功能，并推導(dǎo)出人類細(xì)胞組織的一些一般原理。

“特別是，我們發(fā)現(xiàn)結(jié)合RNA的蛋白質(zhì)形成了一個由特定定位和相互作用特征定義的獨立亞群?！笨茖W(xué)家們指出，“我們還表明，特定蛋白質(zhì)的精確空間分布與其細(xì)胞功能密切相關(guān)，因此可以從影像數(shù)據(jù)分析中獲得精細(xì)的分子見解?！?/p>

科學(xué)家們承認(rèn)，使用內(nèi)源性熒光標(biāo)記有一定的局限性。例如，這些標(biāo)簽的大小與普通人類蛋白質(zhì)差不多，因此它們的插入可以改變目標(biāo)蛋白質(zhì)的表達(dá)、定位、功能或降解速率。此外，標(biāo)記可能不允許對蛋白質(zhì)異構(gòu)體（包括翻譯后修飾的變體）進(jìn)行區(qū)分。最后，內(nèi)源性標(biāo)記可能會遺漏低豐度蛋白質(zhì)。

“總的來說，”科學(xué)家們說，“對人類細(xì)胞結(jié)構(gòu)的完整描述仍然是一項艱巨的挑戰(zhàn)，需要并行應(yīng)用互補(bǔ)的方法。”劍橋大學(xué)科學(xué)家編寫并發(fā)表在《Molecular& Cellular Proteomics》上的一篇評論（“Subcellular Transcriptomics and Proteomics: A Comparative Methods Review”）中也提出了類似的觀點。

“研究人員可以選擇幾種方法來解決與蛋白質(zhì)和轉(zhuǎn)錄物的亞細(xì)胞定位和運輸有關(guān)的生物學(xué)問題?！痹u論者指出，“然而，技術(shù)挑戰(zhàn)仍然是巨大的，并且在轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)以及生物系統(tǒng)和手頭的問題之間存在差異，這就是缺乏一刀切的方法的內(nèi)在原因?！?/p>

盡管如此，評論者們也發(fā)出了樂觀的聲音：“組學(xué)與定位研究的耦合在很大程度上仍處于初級階段，但由于樣品制備策略和設(shè)備的進(jìn)步，以及單分子追蹤、測序和當(dāng)前的質(zhì)譜技術(shù)達(dá)到了頂峰，因此正在迅速發(fā)展。亞細(xì)胞組學(xué)技術(shù)不僅有助于我們深入了解全球空間組織（例如HPA細(xì)胞圖譜）、生物過程（例如細(xì)胞周期和胚胎發(fā)育）和病理學(xué)（例如癌癥生物學(xué)），而且還出現(xiàn)在患者的診斷應(yīng)用中?！?/p>

就其本身而言，CZ Biohub?團(tuán)隊相信其方法可以識別“來自光學(xué)顯微鏡圖像的復(fù)雜但確定的特征”，從而為“深度表型分析和功能基因組學(xué)開辟了令人興奮的途徑”。該團(tuán)隊補(bǔ)充說，由于光學(xué)顯微鏡易于擴(kuò)展，可以實時進(jìn)行，并且能夠在單細(xì)胞水平上進(jìn)行測量，因此該方法應(yīng)該“為正常生理學(xué)和疾病中細(xì)胞多樣性的全面定量描述提供豐富的機(jī)會?！?/p>

以下是Leonetti博士的簡短問答：

CZ Biohub是否正在努力將已識別蛋白質(zhì)的數(shù)量擴(kuò)大到當(dāng)前文章中引用的1300種以上？

是的。例如，到目前為止，OpenCell覆蓋了整個蛋白質(zhì)組的大約7%。我們正在利用機(jī)器人技術(shù)和軟件對我們的實驗管道進(jìn)行改造和自動化，以提高我們的通量。我們的目標(biāo)是顯著擴(kuò)大蛋白質(zhì)組的覆蓋范圍。一個令人興奮的途徑是探測不同細(xì)胞類型中的蛋白質(zhì)（并非所有蛋白質(zhì)都在所有細(xì)胞中表達(dá)）。我們可以先在干細(xì)胞中構(gòu)建標(biāo)記庫，然后可以將其分化為不同的細(xì)胞類型。

與其他空間生物學(xué)方法相比，CZ Biohub的方法有哪些優(yōu)點/缺點？它如何補(bǔ)充其他方法？

我們的顯微鏡方法的一個重要優(yōu)勢是我們可以分析活細(xì)胞。這將是解鎖細(xì)胞動力學(xué)的關(guān)鍵。一個缺點是，由于我們依賴內(nèi)源性表達(dá)，所以以低拷貝數(shù)表達(dá)的蛋白質(zhì)很難檢測到（我們可以通過設(shè)計更亮的熒光探針來解決這個問題）。另一個缺點是，因為我們修改了基因，所以無法輕易區(qū)分從相同基因表達(dá)的所有蛋白質(zhì)異構(gòu)體。例如，翻譯后修飾的蛋白質(zhì)無法被追蹤。免疫熒光是一個很好的補(bǔ)充工具。

我們的圖像分析工作表明，僅在蛋白質(zhì)定位圖像中就可以提取出許多特定的、精細(xì)的信息。該領(lǐng)域很有吸引力，看看我們通常從轉(zhuǎn)錄組學(xué)中提取的信息中有多少可以直接從圖像（細(xì)胞類型、細(xì)胞狀態(tài)等）中提取?，F(xiàn)在仍處于早期階段，但文獻(xiàn)中出現(xiàn)的論文表明答案將是：實際上有相當(dāng)多的信息！

除了空間維度，CZ Biohub的方法是否也考慮了時間維度？

這絕對是我們關(guān)注的焦點。高通量光片顯微鏡（Biohub community在其中非?；钴S——例如PMID 31061492）的開發(fā)將非常有助于這項工作。