累計(jì)84位論文作者，科學(xué)家解開人類細(xì)胞真實(shí)面貌的秘密 _論文

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大約 7 年前，美國艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所（Allen Institute for Cell Science）剛成立不久。那時，該研究所試圖找出用熒光蛋白標(biāo)記細(xì)胞內(nèi)結(jié)構(gòu)的最佳方法，以便既能“看到”它們，同時又盡可能地維持細(xì)胞的正常狀態(tài) 。
通過上述努力，該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞系的“艾倫細(xì)胞集”（Allen Cell Collection）。在這之后，他們嘗試對這些活細(xì)胞進(jìn)行三維成像，以便能以足夠高的分辨率看清楚細(xì)胞的結(jié)構(gòu) 。這樣一來，就能在不殺死細(xì)胞的情況下，對所有細(xì)胞進(jìn)行分析。
不過，還得先完成一個非常艱巨的任務(wù) ，就是開發(fā)圖像分析工具，將原始三維圖像轉(zhuǎn)換成單個細(xì)胞及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像。
完成上述任務(wù)之后，一個數(shù)據(jù)集也隨之誕生。這讓研究人員可以開發(fā)通用的分析框架。該框架基于兩個坐標(biāo)系統(tǒng)：一個用于細(xì)胞形狀，一個用于細(xì)胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)的映射。

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（來源： Nature ）

最近，該團(tuán)隊(duì)在 Nature 發(fā)表了一篇題為《整合細(xì)胞內(nèi)組織及其在人 iPS 細(xì)胞中的變異》（）的論文，共有 84 位作者。
圖 | 相關(guān)論文（來源：Nature）
曾就職于艾倫細(xì)胞研究所（目前在德國萊布尼茨分析科學(xué)研究所擔(dān)任研究組組長）的陳建旭，也參與了這項(xiàng)研究。
在他的引薦之下，艾倫細(xì)胞研究所科研副主任蘇珊娜·拉菲爾斯基（Susanne Rafelski）告訴 DeepTech：“論文包含了該研究所各個分支團(tuán)隊(duì)的幾乎所有專業(yè)力量，是真正的共同努力的結(jié)果。專家們的領(lǐng)域涵蓋分子生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、計(jì)算科學(xué)、軟件工程、工具可視化等。”

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圖 | Susanne Rafelski （來源：資料圖）

研究中，課題組揭示了正常細(xì)胞用于組織自身的基本規(guī)則，借此可以了解一個細(xì)胞到底是什么樣子，它的內(nèi)部組件是如何布局的，以及如何從根本上與細(xì)胞的行為方式聯(lián)系在一起。
當(dāng)然，不同細(xì)胞之間也會存在一些“正常”的差異。那么，如何判斷在一個細(xì)胞中看到的差異，到底是正常變化的一部分、還是疾病的預(yù)警？可以說，此次論文的面世，讓研究人員擁有了一種可以嚴(yán)格、定量地確定細(xì)胞差異的方法。
以這種方法所獲的數(shù)據(jù)為參考，就能對健康和疾病的細(xì)胞基?。穎局噬喜羈痰牧私?。當(dāng)我們知道一個“正常”細(xì)胞群所有可能的存在方式時，就可以更準(zhǔn)確地確定當(dāng)細(xì)胞群出現(xiàn)異常時，到底問題出現(xiàn)在哪里，從而開發(fā)更有效的疾病治療方法。
此次工作的出色之處在于，研究人員用來分析和可視化特定細(xì)胞的方法，也可以用于身體中的許多其他細(xì)胞，就像一本指南一樣。
例如，研究人員已將這個指南中的一些概念，用于分析其他細(xì)胞類型和狀態(tài)下的細(xì)胞組織，除了研究細(xì)胞內(nèi)部的結(jié)構(gòu)之外，他們還在尋找構(gòu)成這些結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)在位置組成上的模式。
Susanne Rafelski 說：“當(dāng)我第一次看到將細(xì)胞結(jié)構(gòu)的平均位置，被繪制成干細(xì)胞的平均形狀的方法時，這與我多年來仔細(xì)觀察的數(shù)千張干細(xì)胞個體圖像完美匹配到一起。并準(zhǔn)確地總結(jié)出所有結(jié)果的意義時，我知道這種計(jì)算方法在生物學(xué)上是有效的，因此，我們現(xiàn)在可以應(yīng)用它來提出基本的生物學(xué)問題。”