一个棘手的肾脏难题

通过分析单细胞的基因表达，算法不仅可以重建它们在组织中的原始位置，还可以确定它们的功能细节。由Kai Schmidt-Ott和Nikolaus Rajewsky领导的研究小组已经在JASN，以肾脏为例。

为了查明特定细胞内到底发生了什么，科学家们查看了它的转录组——所有转录组的总和基因在特定的时间点被表达并转录成RNA。今天，单细胞RNA测序可以同时分析成千上万个细胞的表达谱。但是这种方法要求细胞首先从它们的细胞集合中分离出来，这会导致细胞在组织中最初位置的信息丢失。

然而，基因表达使这些信息能够被生物信息学地重建。“我们想知道，除了提供细胞的重建，空间布置，算法也可以用来从单细胞测序中获得功能信息，例如，来自柏林慈善医学院和Helmholtz协会(MDC) Max Delbrueck分子医学中心分子和转化肾研究实验室的Christian Hinze博士说。他是该研究的第一作者，该研究现已发表在美国肾病学会杂志。

异构的器官

从空间上讲，哺乳动物的肾脏是非常异质性的。这两个豆状器官由肾皮质和肾内外髓质组成。肾髓质内是高浓度尿液经过各种过滤过程后形成的地方，然后通过输尿管和膀胱排出。Hinze说:“例如，在小鼠肾脏中发现了超过15种不同的细胞类型，有些细胞存在于所有三个肾脏区域。”你觉得这听起来像是一个不可能的谜题吗?事实上,它不是。因为细胞生存的微环境也反映在它的基因表达上。

早在2019年,尼古拉斯Rajewsky教授领导的研究小组,科学研究所主任MDC的柏林医学系统生物学(BIMSB)和当前研究的作者之一,开发程序NovoSpaRc,允许细胞的空间排列在一个器官重建基于基因表达。在最初的研究中，研究人员发现，排列相近的细胞在某些基因的活动方面也彼此相似。欣策解释说:“这是因为它们必须在相同的环境中工作。”“例如，肾髓质内的情况比肾皮质严重得多。这是因为环境的渗透性。即细胞周围溶解物质的浓度从器官外部到内部急剧增加。”

一种算法解决了这个3d难题

在他们目前的研究中，研究人员主要集中在肾脏中一种被称为主细胞的特定细胞类型上。这些细胞在血盐和水的再吸收中起着重要的作用，分布在整个器官中。由于这种细胞类型的特殊基因表达，他们能够从小鼠肾脏的单细胞数据中提取这些细胞。然后，他们让这些细胞接受NovoSpaRc算法，该算法通过比较800多个被选择的基因的相似性来组织表达数据。Rajewsky实验室的生物信息学家Nikos Karaiskos博士解释说:“NovoSpaRc的工作原理就像某人在玩拼图游戏。”“它试图把不同的部分，也就是细胞，以一种最终结果有意义的方式结合在一起。”Karaiskos也是NovoSpaRc的联合开发者，领导着dfg资助的“无偏见单细胞空间转录组学”项目。

算法成功地完成了这个谜题。Hinze说:“基因表达分析证实，组织中的渗透压沿着肾皮质到内髓质的轴线大大增加。”“在较高的盐浓度下，细胞开启某些保护性基因，以便在这种环境中生存。”研究人员通过对转基因小鼠的组织进行对比测试，验证了他们的结果。在转基因小鼠中，正常的盐梯度被打乱了。

肾脏基因表达图谱

那么，空间单细胞分析在多大程度上促进了肾脏研究?“我们现在能够更准确地预测肾脏的空间基因表达，从而也可以推断肾脏某些区域的功能或功能故障，”Kai Schmidt-Ott教授解释说，他是MDC和Charite的肾病学家，也是这项研究的最后一名作者。“我们已经迈出了第一步，创建了健康小鼠肾脏基因表达的高分辨率空间地图集，现在我们可以在网上向科学界提供。”

以前的数据分析仅限于从动物模型中获得的健康和转基因肾脏。现在，研究人员想把注意力转向患病的肾脏。“我们相信新方法也能让我们更好地了解肾脏疾病的区域分子过程，”施密特-奥特说。

重建在几秒钟内

将单细胞RNA测序与生物信息组织重建相结合有许多好处。首先，研究一个器官的不同部位通常需要几个实验。欣策强调说:“现在，我们可以简单地切开整个肾脏，对其进行测序，并从转录组中确定各种信息——这节省了大量的研究时间和金钱。”它实际上可以用来考察一切反映在基因表达具有空间分辨率的单元格。这包括组织的氧气或营养供应，或者，就像这里的情况，渗透压。然而，特别令人兴奋的是，现有的存档数据集可以用来回答新的研究问题——即使对应细胞的样本早已不复存在。

最后一个好处是:完成表达式数据谜题几乎不需要任何时间。在一分钟内，该算法扫描了数千个数据细胞”,Karaiskos说。“还有一个小老鼠的完整重建肾脏，它只需要几秒钟。”

---

---