诱导多能干细胞衍生神经元的荧光显微照片。(IKELOS GmbH /博士。Christopher B. Jackson/科学图片库)
医院的托儿所通常会在新生儿细小的手腕上绑上软带，上面有重要的识别信息，如姓名、性别、母亲和出生日期。洛克菲勒大学的研究人员正在对新生儿的脑细胞采取同样的方法，但这些新生儿将终身保留他们的身份标签，这样科学家就可以跟踪他们是如何成长和成熟的，作为更好地了解大脑衰老过程的一种手段。
正如在《细胞》杂志上发表的一篇新论文中所描述的那样，洛克菲勒遗传学家曹俊岳和他的同事们开发的新方法被称为TrackerSci(发音为“sky”)。这种低成本、高通量的方法已经揭示，虽然新生细胞在生命中继续产生，但在不同年龄产生的细胞种类有很大差异。这项开创性的工作，由来自曹实验室的共同第一作者卢子玉和梅丽莎·张领导，承诺不仅会影响大脑的研究，还会影响整个人体衰老和疾病的更广泛方面。
“细胞是我们身体的基本功能单位，所以细胞的变化基本上是所有疾病和衰老过程的基础，”单细胞基因组学和种群动力学实验室主任曹说。“如果我们能够利用这种新技术系统地描述不同的细胞及其动态，我们可能会对许多疾病的机制和衰老之谜有一个全面的了解。”
稀有而强大
在成年哺乳动物的大脑中，新细胞不断产生，这是一个与记忆、学习和压力相关的关键过程。它们由祖细胞发育而来，祖细胞是成体干细胞的后代，可分化为特化的细胞类型。
然而，由于技术的限制和细胞的稀有性，这个过程是如何展开的在很大程度上是未知的。在大脑中寻找祖细胞是一项大海捞针的工作;在哺乳动物中，它们仅占所有脑细胞的0.5%。在生命的后期，这一数字下降到0.1%，这是由于细胞不稳定造成的，而细胞不稳定是疾病和衰老的核心特征。
Cao研究组织和器官如何保持细胞数量的稳定——这是健康的标志——所以他和他的团队想要调查不同的细胞数量是如何发展的，以及这些不同的神经细胞是以相同的方式衰退还是形成不同的路径。追踪它们从出生到成熟的细胞寿命不仅可以揭示差异，还可以揭示它们出现的时间。
他的实验室专门优化单细胞测序方法，这是一种日益流行的分析方法，主要研究单个细胞的遗传表达和分子动力学。Cao的团队使用组合索引，这是一种复杂而经济的技术，可以同时分析数百万个细胞。这种方法用与每个细胞独特的分子组装相关的独特条形码唯一地标记细胞分子。通过TrackerSci, Cao和他的同事们进一步完善了这项技术。这种增强使得对哺乳动物器官中罕见祖细胞的动态进行细致的标记和跟踪成为可能。
曹说:“这就像身份证和GPS追踪器的结合。”
年轻vs.年长
在目前的研究中，研究人员用一种称为5-乙基-2-脱氧尿苷(EdU)的合成分子分析了10000多个新生祖细胞，这些细胞来自跨越三个年龄(年轻、成熟和老年)的整个小鼠大脑。当这些新生细胞分化、增殖和分散时，EdU继续标记它们的DNA，就像GPS追踪器一样。这项创新技术使研究人员能够分析成千上万的基因表达和这些新生细胞的染色质景观，因为它们成长为具有不同分子功能的细胞类型家族。
“我们能够在一个单一的实验中量化整个大脑中许多细胞类型的细胞增殖和分化率，这是使用传统方法无法实现的，”曹说。“它们只能捕捉静态信息——细胞在某一时刻的当前分子状态。但是TrackerSci捕获的是随时间变化的动态信息。就像其他方法拍快照一样，我们拍电影。”
这些电影中出现了一些清晰而令人惊讶的角色。最引人注目的是，根据老鼠的年龄，产生的细胞类型发生了根本性的变化。
例如，在年轻的大脑中，成为神经元(大脑的基本交流细胞)的祖细胞的数量更高。一系列神经胶质细胞也是如此，它们通过包裹神经元、提供营养和抵御病原体，为神经元创造一个稳定的环境——这些对一个年轻的、仍在发育的器官都很重要。
老年人的大脑则相反。祖细胞很少成为神经元细胞或神经胶质细胞;事实上，几乎所有类型的脑细胞都会直线下降。大多数丢失的是齿状回神经母细胞，这是在海马体中产生神经元所必需的，海马体是一个与记忆和阿尔茨海默氏症等疾病有关的区域。与成年人的大脑相比，老年人大脑中这些细胞的数量减少了16倍。
相反，免疫细胞和小胶质细胞(一种巨噬细胞)在衰老的大脑中增殖。但它们并没有保护大脑，而是转化为衰老特有的炎症细胞状态——这些细胞的产生速度更快。简而言之，衰老的大脑会产生更多的细胞，这些细胞会给衰老的大脑带来更多的问题。
sci是极限
曹说TrackerSci可以用来追踪许多器官的再生能力。
“我们不是大脑实验室，”他指出。“我们还测试了该方案，用于分析肺、结肠、胰腺和许多不同器官中的祖细胞。”
其他器官的祖细胞比例远高于大脑;例如，新生祖细胞占结肠细胞的20%以上。几年前，Cao通过使用类似的组合索引方法创建细胞图谱，展示了分析人类胎儿发育过程中细胞群体动态的潜力。
TrackerSci是Cao实验室最近出现的几种单测序技术之一。另一项名为微扰sci - kinetics的技术由研究生Zihan Xu开发，通过将可扩展的单细胞基因组学与高通量遗传扰动或影响基因功能的操作相结合，解码了RNA时间动力学基础的全基因组调控网络。该方法最近在《自然生物技术》杂志上发表了一篇论文。
