$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Uważa się, że każda pojedyncza komórka krwi znajduje się w hierarchii komórkowej, gdzie komórki macierzyste tworzą wierzchołek na szczycie szeregu coraz bardziej zaangażowanych pośrednich progenitorów, które ostatecznie różnicują się w końcowe komórki efektorowe niosące określone funkcje biologiczne1. Duża część wiedzy na temat organizacji systemów komórek macierzystych została wygenerowana w układzie krwiotwórczym, głównie ze względu na możliwość prospektywnego izolowania odrębnych populacji krwiotwórczych wysoce wzbogaconych o komórki macierzyste lub różne komórki progenitorowe2 przez sortowanie FACS. Pozwoliło to na analizę funkcjonalną lub molekularną wielu z tych populacji, głównie poprzez profilowanie ekspresji genów3,4. Jednak podczas analizy ekspresji genów w populacjach masowych indywidualne różnice między komórkami są uśredniane i tracone5. Tak więc niezdolność do wykrycia różnic między komórkami w heterogenicznych frakcjach komórek może zaburzyć nasze zrozumienie krytycznych procesów biologicznych, jeśli małe podzbiory komórek uwzględniają wnioskowaną funkcję biologiczną tej populacji6,7. I odwrotnie, badanie sygnatur ekspresji genów w rozdzielczości pojedynczej komórki daje możliwość nakreślenia heterogeniczności i obejścia przysłaniających wpływów z nadreprezentowanych podzbiorów komórek8.
Do tej pory opracowano wiele protokołów do analizy ekspresji genów w pojedynczej komórce; każde podejście ma swoje własne zastrzeżenia. Najwcześniejszą metodą była fluorescencyjna hybrydyzacja RNA in situ (RNA-FISH), która mierzy ograniczoną liczbę transkryptów na raz, ale jest wyjątkowa, ponieważ pozwala na badanie lokalizacji RNA9,11. Opracowano również wczesne metody wykorzystujące PCR i qPCR do wykrywania pojedynczego lub bardzo niewielu transkryptów12. Jednak ostatnio zostały one zastąpione przez metody oparte na mikrofluidyce, które mogą jednocześnie analizować ekspresję setek transkryptów na komórkę w setkach komórek za pomocą qPCR, a tym samym pozwalają na wysokowymiarową analizę heterogeniczności przy użyciu wcześniej określonych paneli genowych10,13. Ostatnio technologie oparte na sekwencjonowaniu RNA stały się szeroko stosowane do analizy pojedynczych komórek, ponieważ teoretycznie mogą one mierzyć cały transkryptom komórki, a tym samym dodawać wymiar eksploracyjny do analizy heterogeniczności10,14. Multipleksowana analiza qPCR i sekwencjonowanie RNA pojedynczej komórki mają różne cechy, dlatego uzasadnienie zastosowania którejkolwiek z metod zależy od zadanego pytania, a także od liczby komórek w populacji docelowej. Wysoka przepustowość i niski koszt na komórkę wraz z bezstronnymi, eksploracyjnymi cechami sekwencjonowania RNA pojedynczej komórki są pożądane, gdy badane są nieznane komórki lub duże populacje. Jednak sekwencjonowanie RNA pojedynczej komórki jest również nastawione na częstsze sekwencjonowanie transkryptów o dużej obfitości, podczas gdy transkrypty o niskiej obfitości są podatne na zaniki. Może to prowadzić do powstania bardzo złożonych danych, które stawiają wysokie wymagania analizie bioinformatycznej w celu ujawnienia ważnych sygnałów molekularnych, które często są subtelne lub ukryte w szumie technicznym15. Tak więc, w przypadku dobrze scharakteryzowanych tkanek, jednokomórkowa analiza qPCR przy użyciu wstępnie określonych paneli starterów wybranych pod kątem funkcjonalnie ważnych genów lub markerów molekularnych może służyć jako czułe, proste podejście do określenia heterogeniczności populacji. Należy jednak zauważyć, że w porównaniu z sekwencją RNA pojedynczej komórki, koszt na komórkę jest na ogół wyższy w przypadku jednokomórkowych metod qPCR. W tym miejscu opisujemy podejście, które łączy jednokomórkowy RT-qPCR (zmodyfikowany z Teles J. i wsp.16), do sortowania indeksu FACS17 i analizy bioinformatycznej18 w celu jednoczesnego scharakteryzowania heterogeniczności molekularnej i immunofenotypowej w populacjach.
W tym podejściu, populacja komórek będących przedmiotem zainteresowania jest barwiona, a pojedyncze komórki są sortowane przez FACS bezpośrednio do buforu do lizy w 96-dołkowych płytkach PCR. Jednocześnie poziomy ekspresji dodatkowego zestawu markerów powierzchni komórki są rejestrowane dla każdej pojedynczej komórki podczas sortowania FACS, metody określanej jako sortowanie indeksowe. Zlizowany materiał komórkowy jest następnie amplifikowany, a ekspresja genów wybranego zestawu genów analizowana za pomocą RT-qPCR, przy użyciu platformy mikroprzepływowej. Strategia ta umożliwia analizę molekularną posortowanej pojedynczej komórki, a także jednoczesną charakterystykę ekspresji markera na powierzchni komórki każdej pojedynczej komórki. Poprzez bezpośrednie mapowanie molekularnie odrębnych podzbiorów komórek na ekspresję indeksowanych posortowanych markerów, subpopulacje można powiązać ze specyficznym immunofenotypem, który można wykorzystać do ich prospektywnej izolacji. Metoda jest opisana krok po kroku w Rysunek 1. Z góry określony panel genów dodatkowo przyczynia się do wyższej rozdzielczości docelowej ekspresji genów, ponieważ omija pomiar nieistotnych, licznych genów, które w przeciwnym razie mogłyby zasłaniać subtelne sygnały ekspresji genów. Co więcej, specyficzna amplifikacja docelowa, jednoetapowa odwrotna transkrypcja i amplifikacja pozwalają na solidny pomiar transkryptów o niskiej ekspresji, takich jak czynniki transkrypcyjne lub niepoliadenylowane RNA. Co ważne, metody qPCR pozwalają na pomiar mRNA z białek fuzyjnych, które są istotne przy badaniu niektórych chorób nowotworowych19. Wreszcie, skoncentrowana liczba badanych genów, niski wskaźnik rezygnacji i ograniczone różnice techniczne między komórkami sprawiają, że metoda ta jest łatwa do analizy w porównaniu z metodami o wyższych wymiarach, takimi jak sekwencja RNA pojedynczej komórki. Postępując zgodnie z protokołem, można przeprowadzić cały eksperyment, od sortowania komórek po analizowane wyniki, w ciągu trzech dni, dzięki czemu jest to nieskomplikowana i szybka metoda czułej, wysokoprzepustowej analizy ekspresji genów jednokomórkowych.