Nature Methods技术突破:利用声音“观察”单个细胞?!

【字体: 时间:2021年10月21日 来源:scitechdaily biology

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  这项新技术利用了所谓的“声音报告基因”,Shapiro是这方面的先驱。要了解声音报告基因,首先要知道报告基因是一种专门的DNA片段,研究人员可以将其插入生物体的基因组,以帮助他们了解生物体的行为。

  

如果你是一名研究人员,想要了解生物体内的几个细胞是如何活动的,这可不是一件简单的任务。人体含有大约37万亿细胞;在你柜台上过熟的香蕉周围飞来飞去的果蝇可能有5万个细胞。即使是生物研究中常用的微小蠕虫秀丽隐杆线虫,也有多达3000个细胞。那么,如何监控其中的几个微小斑点呢?

加州理工学院化学工程教授、传统医学研究所研究员Mikhail G. Shapiro实验室的科学家们找到了一种方法。

这项新技术利用了所谓的“声音报告基因”,Shapiro是这方面的先驱。要了解声音报告基因,首先要知道报告基因是一种专门的DNA片段,研究人员可以将其插入生物体的基因组,以帮助他们了解生物体的行为。历史上,报告基因已经编码了荧光蛋白。例如,如果研究人员将这些报告基因中的一个插入到他们想要研究的基因旁边——比如说,负责神经元发育的基因——这些神经元基因的激活也会产生荧光蛋白分子。当合适的光线照射到这些细胞上时,它们就会亮起来,就像用荧光笔在书上标记特定的段落一样。

然而,这些荧光报告基因有一个很大的缺点:光不能穿透活组织很远。

因此,Shapiro发明了用声音代替光的报告基因。当这些基因被插入到细胞基因组中时,细胞就会产生微小的中空蛋白质结构,即气囊。这些囊泡通常存在于特定种类的细菌中,它们利用囊泡漂浮在水中,但当超声波击中它们时,它们也有一个有用的特性,即“铃声”。

这个想法是,当一个产生这些囊泡的细胞被超声波成像时,它会发出一个声音信号,宣布它的存在,让研究人员看到它在哪里,它在做什么。在Shapiro实验室之前的工作中,这项技术曾被用来显示细胞中酶的活性。

在他们最新的论文中,研究小组描述了如何将该技术的灵敏度提高到如此程度,以至于现在可以对人体组织中携带声学报告基因的单个细胞进行成像。

Single Cells Traveling Through Mouse Liver

图片来源:加州理工学院夏皮罗实验室

“与之前关于气体囊泡的研究相比,这篇论文让我们看到了更小数量的气体囊泡,”第一作者、Shapiro实验室前生物工程博士学生Daniel Sawyer(21岁博士)说。“这就像从一个可以看到小镇灯光的卫星,变成了一个可以看到单个灯柱灯光的卫星。”

他们的改进表明,在灵敏度上比之前的技术提高了1000多倍,此前他们一直使用该技术对携带声学报告基因的细胞进行成像。不同之处在于他们使用的超声波以及气囊对超声波的反应。

先前的成像技术依赖于囊泡像被击打的铃铛一样发出声音,而新技术使用了更强的超声波,使囊泡像气球一样“破裂”。

Shapiro说:“囊泡在那一刻产生非常强烈的信号。然后囊泡就会破裂,停止发出信号。我们正在寻找那个小光点。”

这个光点是如此清晰,以至于研究人员可以很容易地探测到,即使是在超声波穿透组织所产生的背景噪音中。Shapiro说,最近对攻击癌细胞或“肿瘤归家”细菌的可注射细菌的工程菌株的研究,创造了一种更好的追踪这些细胞的方法,以了解它们在体内的位置。研究人员发现,当细菌也被设计成携带气囊基因时,就有可能追踪单个细菌细胞在被注入血液后进入和穿过肝脏的过程。

如果研究人员想用超声波来研究肠道微生物群的组成,这种水平的敏感性是必要的。肠道微生物群一旦被破坏,就会影响阿尔茨海默氏症和自闭症等疾病。

他说:“你的肠道里有很多种类的细菌,有些细菌非常罕见,你需要足够敏感的东西才能看到身体深处的少数细菌。”

挤破细胞内的囊泡会伤害细胞吗?不,不是真的。

“简而言之,答案是否定的,而在大多数实际情况下,答案是否定的,在一些情况下,非常小的单个细菌细胞和大量的这些气体囊泡受到了伤害,但如果其中一些变得不那么可行,对细菌数量不会有太大影响。而在哺乳动物细胞中,我们没有看到负面影响。”

这一研究团队正在为他们的研究探索两条道路。其中一条途径将建立在研究人员已经开发出的更先进的成像技术的基础上。这将涉及到工程和测试具有不同特性的新型囊泡,比如更容易破裂的囊泡,或更坚固的囊泡,或更小的囊泡可以进入更大的囊泡无法进入的地方。另一条路是为他们开发的技术找到实际应用。

Shapiro说:“在光学显微镜领域,光学探针和显微镜技术的共同进化,如双光子显微镜和光板显微镜(都是荧光显微镜的类型)。论文是超声波模拟成像技术发展的一部分。”

参考文献

“Ultrasensitive ultrasound imaging of gene expression with signal unmixing” by Daniel P. Sawyer, Avinoam Bar-Zion, Arash Farhadi, Shirin Shivaei, Bill Ling, Audrey Lee-Gosselin and Mikhail G. Shapiro, 5 August 2021, Nature Methods.
DOI: 10.1038/s41592-021-01229-w


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