Cell：创新技术捕捉细胞的DNA指纹

在发表于《细胞》（Cell）杂志上的一项新研究中，华盛顿大学的医学研究人员证实采用一种方法或许有可能克服当前液体检测方法的一些限制，鉴别出生成这些cfDNA的细胞类型。

　　

生物通报道   当细胞死亡时，它们不会消失得无影无踪，而会以游离DNA 的(cfDNA)形式留下它们的指纹。在人体内，可在血液中找到这些微小的DNA片段。

近年来，对于cfDNA的研究促成了一种叫做“液体活检”的测试方法，通过简单的采血这种方法可以诊断及监测某些癌症，鉴别胎儿异常，及评估移植器官的健康。

2015年，香港中文大学的卢煜明教授就报道称研发出了一种新的无创检测方法，可以通过全基因组甲基化测序绘制DNA组织图谱，从而利用血浆中游离的DNA来检测基因组突变的组织来源，这种液体活检的方法能减少诊断的创伤性，用于癌症诊断检测，无创产前诊断，以及移植后的监测（延伸阅读：专访卢煜明：寻找科学宝藏，不可一叶障目 ）。

坦福大学的Stephen Quake团队也称开发出一种基于新一代测序的分析，通过检测肺移植患者中的cfDNA，从中发现排异和感染的迹象（延伸阅读：斯坦福牛人开发新方法来检测移植排异 ）。

北大成像中心汤富酬研究员、黄岩谊研究员与首都医科大学彭吉润教授领导的研究小组则开发出了一种甲基化CpG串联序列扩增及测序方法，来分析循环游离DNA(ccfDNA)中超甲基化的CpG岛，并进一步鉴别出了血液中有潜力检测出早期阶段肝癌的一些高性能标记物（延伸阅读：北大、首都医科大联合开发癌症检测新技术）。

尽管这些测试方法显示出巨大的前景，当前它们的测试范围仍然有限。在发表于《细胞》（Cell）杂志上的一项新研究中，华盛顿大学的医学研究人员证实采用一种方法或许有可能克服这些限制，鉴别出生成这些cfDNA的细胞类型。

这种方法有潜力扩大液体活检的范围。新方法依赖于分析个体cfDNA中看到的碎裂模式，将其与各种医学或生理状况相关的细胞死亡预期情况进行比较。

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华盛顿大学基因组科学教授、霍华德休斯医学研究所研究员Jay Shendure博士实验室的研究生Matthew W. Snyder及博士后研究人员Martin Kircher领导了这项研究。

Shendure说：“我们的研究结果表明，通过检测这些碎裂模式，而非寻找DNA中特异的突变，有可能鉴别出生成cfDNA的组织。”这种测试方法检测了每个DNA片段的末端，设法鉴别出热点区（相比其他区域更频繁切割的DNA部分）。

为了能够装进细胞核中，DNA必须卷曲、缠绕及折叠成相当紧密的包装。这一过程的关键在于称作为核小体（nucleosomes）的结构——就像线缠在线轴上一样，核小体是由DNA缠绕着核心的组蛋白八聚体形成。就像串珠上的珠子一样，核小体沿着整个基因组排成一排，DNA盘绕着一个接一个的核小体。机体中的每一种细胞类型包装DNA的方式都略有不同。这些差异在生成的cfDNA中留下了它们的指示标记。

华盛顿大学的研究人员推测，他们可以利用这些指纹来反向操作，设法阐明这些cfDNA的起源。因此，他们首先需要知道哪部分的DNA缠绕着核小体。

在细胞死亡过程中，一些喜欢在核小体之间容易接近、未受保护的DNA片段处进行切割的酶，会将DNA切成小片段。有研究指出，在人类基因组中存在1300万个核小体最有可能定位的位点。

利用来自癌症患者的血液样本，研究人员证实不同类型的癌症在cfDNA中留下了不同的核小体指纹。在一些癌症中，研究人员能够鉴别出肿瘤的解剖学起源。

Shendure说：“这与5%的起源未知的转移性癌症尤其有关系。这种测试可帮助诊断它是哪种癌症类型及帮助指导治疗。”

大多数的液体活检方法都是寻找机体不同细胞之间特异的DNA不匹配，例如存在于肿瘤细胞中而健康细胞没有的突变。研究人员认为，新测试的优点在于甚至当细胞彼此间遗传完全相同时它也可以起作用。

这种方法有潜力用于确诊采用液体活检尚无法诊断的、杀死细胞的各种各样的疾病。举例来说，这样严重的破坏细胞的医学问题有心脏病、中风和一些自身免疫性疾病。

生物通推荐原文摘要：

Cell-free DNA Comprises an In Vivo Nucleosome Footprint that Informs Its Tissues-Of-Origin

Nucleosome positioning varies between cell types. By deep sequencing cell-free DNA (cfDNA), isolated from circulating blood plasma, we generated maps of genome-wide in vivo nucleosome occupancy and found that short cfDNA fragments harbor footprints of transcription factors. The cfDNA nucleosome occupancies correlate well with the nuclear architecture, gene structure, and expression observed in cells, suggesting that they could inform the cell type of origin. Nucleosome spacing inferred from cfDNA in healthy individuals correlates most strongly with epigenetic features of lymphoid and myeloid cells, consistent with hematopoietic cell death as the normal source of cfDNA. We build on this observation to show how nucleosome footprints can be used to infer cell types contributing to cfDNA in pathological states such as cancer. Since this strategy does not rely on genetic differences to distinguish between contributing tissues, it may enable the noninvasive monitoring of a much broader set of clinical conditions than currently possible.