行业讯息

想加快药物研发进度?想用更短时间获得更有价值的数据?快来做单细胞测序!

摘要

制药是一项高投入、高风险、长周期、高回报的活动。正确的靶标、正确的患者群体等因素是影响药物成功上市的关键[1]。近年来。单细胞测序技术以其高信息内涵(high-information content)、高通量(high-throughput measurements)、高精度(high-precision)的特点[2],[3],极大的促进了药物研发进程,帮助寻找更有效的靶标、降低临床试验风险、加快整体研发进度与药物上市进程。本文整理了【临床前研究阶段】近期主要的相关文献,在这里与各位医药研发同行分享。

 

临床前研究阶段

案例1:文献解读

文章题目:Potent Neutralizing Antibodies against SARS-CoV-2 Identified by High-Throughput Single-Cell Sequencing of Convalescent Patients’ B Cells

期刊:Cell

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导读:本文由美国科学院院士谢晓亮教授领导,针对SARS-CoV-2病毒感染后的B细胞进行单细胞测序分析,从而快速筛选具有较好保护效果的中和抗体。该研究的出发点是,由于VDJ重组以及体细胞超突变(somatic hypermutation),抗体的亲和力在单个B细胞之间均具有一定的差异。传统技术手段,如单细胞克隆扩增(single-cell clonal amplification),需要长达数月时间展开筛选实验,才能获得相应结果,耗时耗力。因此,谢教授团队使用10x Genomics公司的单细胞RNA测序及VDJ测序(single-cell RNA and VDJ sequencing)对B细胞开展分析,从而在数天内快速筛选得到了具有保护作用的中和抗体,为新冠病毒的治疗以及预防提供了坚实可靠的数据支撑。研究团队选取60位新冠病毒感染后处于恢复期的患者的PBMC,对其中的B细胞进行富集,而后开展单细胞测序分析。结合转录组测序数据及VDJ测序数据,研究人员对细胞谱系进行详尽的深入分析,将耗竭B细胞和初始B细胞(exhausted and naive B cell subsets)排除,计算出占据优势的B细胞亚类,从而快速筛选获得具有高亲和力的中和抗体的序列信息。

 

本文的总体设计和研究思路为疫苗研发及临床治疗抗体的研发带来了革命性的变化。通过单细胞测序技术,我们能够在10天左右的时间内快速发现具有保护效果的中和性抗体,筛选时间大大缩短的同时,结果更加可靠和准确,为疫苗研发和治疗性抗体的研发提供了坚实的基础。毫无疑问,这一思路将在今后传染病的防控研究中发挥巨大作用。

 

案例2:文献解读

文章题目:Massively multiplex chemical transcriptomics at single-cell resolution

期刊:Science

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导读:常规高通量化合物筛选过程中(High-throughput chemical screens),采用的指标比较粗放,无法揭示深层的分子机制,例如脱靶效应(off-target effects)、药物起效机制(mechanisms of action)等。本文中,作者开发了一种基于高通量单细胞测序的筛选技术——sci-Plex,结合nuclear hashing以及sci-RNA-seq技术,可在单次实验中完成数千种处理条件下单细胞转录组的鉴定与药物筛选。为了进行概念验证,作者对三个不同癌症细胞系分别使用188种化合物处理后的单细胞转录组进行了分析,在单次实验中完成了共计约5000种不同处理条件下65万个单细胞转录组的解析。通过这种“单细胞分辨率”的分析,作者发现众多由于细胞异质性造成的对特定化合物响应的转录差异,同时也鉴定到众多同类化合物所激发的共性反应。更进一步的,作者聚焦于HDAC抑制剂引起的转录反应,证实染色质是癌细胞重要的乙酸盐贮存库。sci-Plex技术以未有的分辨率和通量,为药物筛选带来了革命性的改变。

 

案例3:文献解读

文章题目:Gene editing and elimination of latent herpes simplex virus in vivo

期刊:Nature Communications

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导读:单纯疱疹病毒(HSV, Herpes simplex virus)是人类感染的主要病原体之一。在初次感染后,HSV会在外周神经系统的感觉神经元及自主神经元中“驻扎”下来,形成“潜伏感染”,从而导致疾病复发,对患者生活造成极大困扰。目前使用基因编辑方法对潜伏病毒序列进行清除,是根治HSV感染的重要手段。然而,由于我们对疾病感染以及基因编辑过程的认知仍然处于较为初级的阶段,基因编辑效率难以得到有效提升,从而限制了这一疗法的应用。本文中,作者通过单细胞测序技术,对基因编辑后的神经元细胞进行分析,首次揭示出用于基因编辑的腺病毒载体(AAV),其血清型(serotype)对不同的神经细胞亚类具有“偏好性”,即不同血清型的AAV 会感染不同类型的神经细胞,从而限制了基因编辑的效率。由此结果出发,研究团队采用了不同血清型的“鸡尾酒疗法”,将数种血清型AAV混合后进行基因编辑,极大的提升了编辑效率,为疾病的治疗打开了全新的方向和思路。

 

本研究创造性的应用单细胞测序技术分析基因编辑后的细胞,揭示出传统技术所无法发现的新现象,为应用基因编辑进行疾病治疗提供了全新的视角和思路。可以预计,未来单细胞测序技术将在基因编辑治疗中发挥核心的作用,将是基础研究以及临床治疗的核心“测量工具”。

 

案例4:文献解读

文章题目:Emergence of a High-Plasticity Cell State during Lung Cancer Evolution

期刊:Cancer Cell

导读:肿瘤细胞的异质性是肿瘤发生发展以及产生耐药性的基础,对肿瘤细胞状态(Cell State)的深入理解,将为我们彻底攻克癌症提供坚实的理论基础。本文中,研究团队应用单细胞测序技术分析基因工程小鼠的肺腺癌发生发展状况,发现了一种从未被报道过的癌细胞状态——“高可塑性细胞状态”(HPCS, high-plasticity cell state),这类癌细胞表现出胚胎滋养层干细胞、软骨干细胞,甚至肾脏细胞的特征,具有较强的分化潜能,可以形成多种其他不同类型的细胞,但又并非癌症干细胞,因为它的分子特征与癌症干细胞差异非常大。具有这一特征的癌细胞具有非常强的耐药性,是肿瘤耐药性产生的主要“根源”。作者对来源于数据库中的人类多种肿瘤单细胞测序数据进行回顾分析后发现,这些肿瘤中均具有HPCS细胞,且这一细胞状态的出现与预后紧密相关,代表了较差的患者预后水平(poor patient prognosis)。因此,依据HPCS进行针对性的药物开发以及治疗,将有效的控制肿瘤的异质性和耐药性,为临床治疗提供新的思路与方式,并为彻底治愈打开了新的希望。

 

本文通过单细胞测序技术,为肿瘤治疗提供了新的“靶标”,进一步深入揭示了肿瘤异质性产生根源。本研究再次印证了单细胞测序技术在肿瘤研究中所具有的“非凡功效”,为我们深入洞察肿瘤的发生发展提供了全新的“视野”,帮助我们理解肿瘤中的细胞互作网络以及分子信号网络,从而为攻克肿瘤奠定坚实的理论基础。

 

编者按

细胞是生命活动的基本功能单位。不同类型细胞之间的相互作用网络构成了生命的基础。研究对象的这一“基本属性”决定了单细胞测序技术是目前我们解析各种生命现象、揭示各种生物学机制的最强有力的技术手段。这一领域的进展必将为基础研究以及临床研究、乃至工程学应用带来全新的手段和方法,为我们攻克各种疾病提供新的技术,为人类健康与发展带来福祉。

 

下期小编会从【临床研究阶段】与各位医药研发同行分享“单细胞测序在发现生物标志物的应用”,敬请期待~~~

 

欧易生物单细胞测序服务

欧易生物是国内较早开展单细胞测序分析的公司之一。目前拥有10x Genomics及BD Rhapsody两个单细胞测序平台,以及完整、系统的生物信息学分析技术和流程。除了能够进行常规的scRNA-seq(single-cell RNA sequencing),还能够进行冻存样本的snRNA-seq(single-nucleus RNA sequencing),为各种类型生物样本进行单细胞测序提供了系统、完整的解决方案。竭诚为广大制药行业客户提供高质量的单细胞测序服务,助力您加快药物研发进程、降低临床试验风险、节约研发成本。

 

公司成立十余年来,本着为客户提供优质且有温度的高端技术服务这一核心理念,不断开拓进取,通过技术研发、流程优化、精良设备引进、优秀人才聚集、持续管理提升,建立起了行业专业质量标准以及严格的质量管控体系,并始终秉承“硬数据,好服务”的一贯追求,为客户提供优质的高端技术服务。

 

欢迎有意向开展单细胞测序研究的老师们向我们咨询沟通单细胞相关问题 (技术热线:021-34781616)

 

参考文献

[1] Paul Morgan et al., Impact of a five-dimensional framework on R&D productivity at AstraZeneca. Nat Rev Drug Discov. 2018 Mar;17(3):167-181.

[2] J Gray Camp et al., Mapping human cell phenotypes to genotypes with single-cell genomics. Science. 2019 Sep 27;365(6460):1401-1405.

[3] Shalek AK, Benson M. Single-cell analyses to tailor treatments. Sci Transl Med. 2017 Sep 20;9(408):eaan4730.

 

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