单细胞RNA序列被开发用于精确量化胰岛细胞特异性药物作用

单细胞RNA序列被开发用于精确量化胰岛细胞特异性药物作用
在单细胞测序中识别和去除污染reads的工作流程,以及去污染profile的胰岛细胞类型特异性药物反应。图片来源:©Brenda Marquina-Sánchez和Nikolaus Fortelny / CeMM

胰腺是一个腹部器官,它产生消化酶和调节血糖水平的激素。这种激素产生功能定位于朗格汉斯岛,它构成了不同内分泌细胞类型的集群。其中包括β细胞,它产生降低血液中葡萄糖(一种糖)水平所需的胰岛素激素,以及α细胞,它产生负责提高血液中葡萄糖水平的胰高血糖素激素。

1型糖尿病是一种慢性疾病,患者身体的免疫系统会错误地攻击并破坏胰腺中产生胰岛素的β.再生医学旨在补充β细胞群,从而支持并最终取代目前的胰岛素替代疗法。胰岛成分的改变,包括β细胞功能不足和β细胞去分化,也有助于II型糖尿病的发生。因此,更深入地了解不同胰岛细胞类型的特征和相互作用,可以更好地描述这两种类型的糖尿病,并可能有助于新的治疗概念的发展。

单细胞转录组学是表征细胞特性的有力技术。此前,CeMM的Christoph Bock和Stefan Kubicek团队的研究人员发表了第一批来自原代人类胰岛细胞的单细胞转录组(EMBO代表).该技术的进步已使其应用于生成全球人类和小鼠单细胞转录组图谱。尽管取得了这些进步,但单细胞方法在技术上仍然具有挑战性,因为实验中存在的微量RNA已经完全用完了。因此,确保得到的单细胞转录组的质量和纯度是至关重要的。

两个实验室的CeMM研究人员在他们自己的数据集以及其他已发表的单细胞研究中发现了非内分泌细胞类型中出乎意料的高激素表达。他们开始阐明这是否会是RNA分子污染的结果,例如来自死亡细胞,以及如何将其去除以获得更可靠的数据集。这种污染似乎存在于大多数组织的单细胞RNA-seq数据中,但在胰岛中最为明显。胰岛内分泌细胞专门用于生产单一激素,胰岛素在β细胞和胰高血糖素在比典型的“管家”基因表达水平更高。因此,这些转录本向其他细胞类型的再分配是非常明显的。基于这一观察,他们的目标是开发、验证和应用一种方法来实验确定和计算去除这种污染。

在他们的研究中,CeMM的研究人员使用了来自不同细胞类型的细胞,包括小鼠和人类样本,他们将这些细胞添加到他们的胰岛样本中。重要的是,这些spike-in细胞的转录组被完全表征。这使得他们能够在内部准确地控制单细胞RNA-seq中的RNA污染水平,从而在小鼠刺入细胞中检测到的人类转录本构成了污染的RNA。通过这种方式,他们发现样本的污染水平高达20%,并能够确定每个样本中的污染程度。然后,他们开发了一种新的生物信息学方法,通过计算从单细胞转录组中去除污染reads。

现在,他们已经获得了一个“净化”的转录组,其中的假信号已经被去除,他们继续描述不同细胞类型的细胞身份如何对三种不同药物的治疗做出反应。他们发现一种转录因子FOXO1的小分子抑制剂可以诱导α细胞和β细胞去分化。此外,他们还研究了蒿甲醚,在体内和体外研究中发现,蒿甲醚可降低α细胞的功能,并可诱导胰岛素的产生(细胞).蒿甲醚的作用具有物种特异性和细胞类型特异性。在小鼠和人类样本中,在α细胞中,一部分细胞增加了胰岛素的表达,并获得了β细胞身份的某些方面。重要的是,研究人员发现,在人类β细胞中,胰岛素表达没有显著变化,而在小鼠胰岛中,降低他们的胰岛素表达和整体β细胞特性。

这项研究是CeMM的Stefan Kubicek和Christoph Bock实验室与Valrose生物研究所(法国)的Patrick Collombat跨学科合作的结果。这是第一个应用单细胞测序分析完整离体组织的动态药物反应的研究,受益于去污方法的高定量准确性。因此,它不仅为完整组织中单细胞去污和药物反应的高度定量单细胞分析提供了一种新方法,而且还解决了当前胰岛细胞生物学和糖尿病研究中的一个重要问题。这些发现可能为未来治疗1型糖尿病开辟潜在的治疗途径。


进一步探索

来自干细胞的β细胞:细胞替代疗法的潜力

更多信息:Brenda Marquina-Sanchez等人,插入细胞的单细胞rna测序能够准确量化胰岛细胞特异性药物作用,基因组生物学(2020)。DOI: 10.1186 / s13059 - 020 - 02006 - 2

金力等。单细胞转录组揭示了人类胰岛细胞类型的特征,EMBO报告(2015)。DOI: 10.15252 / embr.201540946

金力等。青蒿素靶向GABA受体信号转导并影响α细胞识别细胞(2016)。DOI: 10.1016 / j.cell.2016.11.010

由奥地利科学院CeMM分子医学研究中心提供
引用:开发单细胞RNA序列,以准确量化胰岛中的细胞特异性药物作用(2020,5月11日),检索于2021年2月1日,从//www.pyrotek-europe.com/news/2020-05-single-cell-rna-seq-accurately-quantify.html
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