人類是多細胞生物，根據估計，人體有約 37 萬億個細胞 [1]。先前研究假設同類型的細胞擁有相同的譜系（lineage）和功能，但目前發現即使是基因和形態上完全相同的細胞也可能存在異質性（heterogeneity）。了解細胞間的異質性對理解疾病非常重要，故此單一細胞分析（single-cell analysis）成為近年研究的潮流。本文將從基因體（genome）、轉錄體（transcriptome）、蛋白質體（proteome）以及代謝體（metabolome）等不同的層面，回顧 The Investigator 在去年 12 月至今年 1 月介紹過的單一細胞分析技術。
在基因體方面，多次黏合環狀擴增技術（multiple annealing and looping-based amplification cycles, MALBAC）使 DNA 被複製後形成不能用作為模板的環狀產物，避免某些基因被隨機地過度擴增而造成偏誤。這項技術比傳統的聚合酶連鎖反應（polymerase chain reaction，PCR）更為精準且更適合應用於單一細胞的分析。（詳情可參考對單一細胞的深度解析：單一細胞分析發展與限制)
在轉錄體方面，CytoSeq 及 inDrop 是兩種近期最流行的單一細胞分析方法。CytoSeq 讓單細胞隨機沉澱於不同的微孔中，這些微孔含有帶著不同引子的珠子，能和細胞裂解後釋出的 mRNA 雜合，並藉此進行轉錄體分析。而 inDrop 則是利用帶有寡核苷酸的水凝膠微球對裂解後的單一細胞進行反轉錄分析。（詳情可參考對單一細胞的深度解析：單一細胞分析發展與限制）
在蛋白質體除了技術成熟的質譜流式細胞技術（mass cytometry）外，microengraving、單一細胞條碼晶片（single-cell barcode chips, SCBCs）及單一細胞西方墨點法（single-cell westerns）也是常見單一細胞分析的方法。而新開發的 Single Cell Proteomics by Mass Spectrometry（SCoPE-MS）用於偵測單細胞的蛋白質體，SCoPE-MS 利用音波降解（ultra-sonication）收集蛋白，並以質譜儀分析細胞的蛋白質體，這不但能減少樣品的損耗，也能更有效地辨認與定量胜肽（peptide）。（詳情可參考最有眼界的單細胞蛋白偵測：SCoPE-MS）
在代謝體方面，來自喬治·華盛頓大學的 Rosemary M. Onjiko 團隊成功利用 CE-µESI-MS 偵測三種不同胚胎細胞的代謝體物，這項研究成果有助我們了解單一細胞間小分子代謝體的差異。（詳情可參考代謝體分析-胚胎細胞的小分子快照）
除了上述的領域外，DNA 甲基化（DNA methylation）是常見調控基因表觀遺傳的方法，改良自全基因體亞硫酸鹽定序（whole genome bisulfite sequencing, WGBS）的單一細胞亞硫酸鹽定序法（single cell bisulfite sequencing, scBS-seq）讓研究人員可分析單一細胞DNA 甲基化。（詳情可參考單一細胞dna-甲基化分析方法：全基因體亞硫酸鹽定）以及，科學家發展了單細胞 RNA 定序技術 （single-cell RNA sequencing, scRNA-seq），能更真實反映細胞的 RNA 資訊。（詳情可參考幫細胞貼標籤：單一細胞分析的想法由來）
單一細胞分析讓我們對細胞間的異質性有更深入的了解，但單一細胞研究仍然面對許多的限制和挑戰，特別在大數據處理和判讀上，而且許多現今的單一細胞分析技術仍停留在試驗階段，但隨著科技不斷地進步，相信單一細胞分析會為生物醫學帶來更多的啟發。
圖片來源：SonjaWu 吳畇芸繪。圖片說明：透過不同的單一細胞技術可以應用於細胞各個層面的分析。
參考文獻：
- Bianconi, E., Piovesan, A., Facchin, F., Beraudi, A., Casadei, R., Frabetti, F., . . . Canaider, S. (2013). An estimation of the number of cells in the human body. Annals of Human Biology, 40(6), 463-471. doi:10.3109/03014460.2013.807878
撰文｜鄭藹華
審稿｜黃子瑄
