单细胞分析技术研究呈“井喷”式增长

近年来，单细胞测序逐渐大众化，相关的论文发表数量在2010年后呈指数增长之势，在高品质期刊上发表的单细胞研究成果屡见不鲜。其产生的影响深远，以致Nature Methods将单细胞测序选为2013年度重大技术，并在2014年首刊专述。

　　学理工的人大概都有这样的感觉，很多规律和现象都可以用理论、公式或算法来描述及推导。只要知道了所有的条件，便能预测结果。反过来，也可以通过现象反推关键的成因。久而久之，我们也习惯并爱上了这样逻辑清晰、条理分明的世界。以至于我们时常因为意外的结果徒然而叹，也为寻找到那孜孜以求的“理”而欢欣鼓舞。抛开现实里的林林总总，理工男女的生活可以很简单——以“理”立身，有“理”走遍天下，无“理”无地容身。这样的准则对某些人来说甚至可以上升到人生哲学的高度——直到他们遇上了生物学。

　　相比数理化，生命科学相当“后进”。在数理化已经发展到有相当完整的理论体系的今天，生物学，尤其是分子生物学可谓是才刚刚起步。“不幸的”生物工作者还处于认知的原始积累阶段。我们研究的几乎每一个对象，每一种方法，大概还没有可以宣称已经研究透彻的例子——即使对象是简单如病毒这样连生命都算不上的活性大分子。实验不能重复，现象无法解释这样的事在生物实验室里是家常便饭。许多人都遇到过PCR扩增失败，或电泳多出一条带这样的事。多数选择再做一次看看，而不是寻根究底。因为整个系统太复杂、变量太多太多了。

　系统的复杂程度太高是一方面，另外一个原因是研究手段的局限(当然还有更多客观原因，非本文主旨所以省略)。微观世界的研究手段的升级依赖于其他科学门类的进步，对手段的依赖必然导致方法论的单调。在分子和细胞生物学领域，许多人习惯用宏观思维去理解微观世界，比如重视群体现象而忽视个体差异，用一群相关的细胞代替一个系统。而对一个复杂的系统用笼统的手段进行研究，得出的结论自然是粗浅的。

　　虽然没人做过统计，但据估计至少95%以上的现代生物学研究成果是建立在对细胞群体的研究基础上。忽略细胞异质性(Cellular Heterogeneity)的方法固然降低了系统的复杂度，简化了流程。其带来的生物信息不可逆的丢失也是显而易见的。这种平均化的方法必然导致信息的稀释或丢失，在某些情况下甚至会让人得出矛盾的结论。另外，该方法让发现并分离细胞群体中的“异类”的尝试变得难上加难。如此，只有强信号才有可能被检测到。而这不仅让以往科学家们的努力有了不过是摘取了低处枝条上果实的意味，也让部分成果的准确性打上了问号。

　　单细胞分析技术正是解决上述问题的方法，其中zui引人注目的是单细胞测序技术(Single-Cell Sequencing)。然而，细胞异质的不确定性导致需要同时分析很多单细胞以消除小量样品可能带来的偏差，而这直接和实验可行性挂钩。幸运的是，由于技术的进步和费用的降低，单细胞测序技术近年来已得到迅速推广。通过对单个细胞的逐个测序，信息的精度、深度，以及信息量可获得几何级数的增长，随之带来的是我们对具体对象更加翔实和准确的了解。而且，通过数学方法，高度相关的细胞可以被整合起来当作亚群体处理以部分消除单个细胞的随机异质性，或者按相关性重排以构建全新的不依赖于传统时间轴的图谱。这些新手段已经给我们带来了一些的认知。那些前沿科学家们所取得的成就，同时也刺激着更多的人加入他们的行列，形成了正反馈。

　　近年来，单细胞测序逐渐大众化，相关的论文发表数量在2010年后呈指数增长之势，在高品质期刊上发表的单细胞研究成果屡见不鲜。其产生的影响深远，以致Nature Methods将单细胞测序选为2013年度重大技术，并在2014年首刊专述。在后面的文章中我将会挑选几篇有代表性的文章谈谈它们的意义。有意思的是，二代测序技术已经在2007年当选Nature的年度重大技术。单细胞研究的流行无疑让它的使用拓展到了更广阔的领域。

　　单细胞研究不仅在DNA和RNA测序方面取得了极大的进展，单细胞质谱分析(Mass Cytometry)也正在逐渐得到更多的关注。该技术用带有重金属原子标记的单克隆抗体对细胞表面和细胞内的关键蛋白进行标记，然后依次等离子化细胞，通过质谱分离重金属原子并分析其丰度来获取相应蛋白在各细胞内的表达情况。该技术也叫质谱流式细胞技术，相比荧光流式细胞技术，其主要特点是背景低、通道互扰小，所以可以同时分析更多的蛋白质。如今可用的重金属标记已达35种，这是基于荧光的检测手段无法企及的(的荧光流式技术可一次检测16-18种蛋白)。该技术可以一次分析百万量级的单细胞，而且没有理论上限，超出单细胞测序几个数量级。因此可以用来构建非常详细的细胞关联图，尤其适合分析高复杂度的系统，比如血液中的细胞。另一方面，单细胞质谱无法像测序那样对全基因组进行分析，但是由于它是直接对细胞的功能的执行者——蛋白质进行解析，跳过了对细胞内各种基因表达调控机制的考量，其意义是非常明显的。

　　此外，单细胞测序技术让微流控芯片技术(Microfluidics)得到了发展。除了在制备单细胞测序文库方面具有优势以外，该技术在其他领域内的应用也得到了拓展，如在微流控环境中进行细胞培养。该方法可将少数细胞分离到纳升级(nL)的独立单元中分别培养并进行定向引导，然后可以立即利用微流控系统制备测序文库。在干细胞研究以及生物制药领域，该技术应该有着广阔的应用前景。

　　在单个细胞层面的研究近年来经历了井喷式的增长。然而，其应用主要体现在基础研究中。目前临床上*被使用的单细胞检测法是胚胎植入前遗传学诊断(PGD, Preimplantation Genetic Diagnosis)。循环肿瘤细胞(CTCs, Circulating Tumor Cells)虽然在定义上是存在于循环系统中的极少量单个细胞，临床上仍然是先富集然后进行整体分析。对单个CTC进行分析的必要性已有探讨，但开发出相应的技术并在临床上被接受还有一段路要走。