211service.com
De cartograaf van cellen
Aviv Regev hielp bij het pionieren van eencellige genomica. Nu leidt ze een enorme inspanning om de biljoenen cellen in het menselijk lichaam in kaart te brengen. Biologie zal nooit meer hetzelfde zijn. 22 augustus 2018
Afgelopen oktober sprak Aviv Regev met een bijeenkomst van internationale wetenschappers bij het Israëlische Weizmann Institute of Science. Voor Regev, een computer- en systeembioloog aan het Broad Institute of MIT en Harvard, was de bijeenkomst ook een soort thuiskomst. Regev promoveerde in 2002 aan de nabijgelegen Universiteit van Tel Aviv. Nu, 15 jaar later, was ze terug om een van de meest ambitieuze projecten in de geschiedenis van de biologie te bespreken.
Het project, de Human Cell Atlas, heeft tot doel een referentiekaart te maken die alle ongeveer 37 biljoen cellen waaruit een mens bestaat, categoriseert. De Human Cell Atlas wordt vaak vergeleken met het Human Genome Project, de monumentale wetenschappelijke samenwerking die ons een volledige uitlezing van het menselijk DNA gaf, of wat zou kunnen worden beschouwd als het onverkorte kookboek voor het menselijk leven. In zekere zin is de atlas een voortzetting van het werk van dat project. Maar terwijl hetzelfde DNA-kookboek in elke cel wordt aangetroffen, leest elk celtype slechts enkele van de recepten - dat wil zeggen, het brengt alleen bepaalde genen tot expressie, volgens hun DNA-instructies om de eiwitten te produceren die de activiteiten van een cel uitvoeren. De belofte van de Human Cell Atlas is om te onthullen welke specifieke genen in elk celtype tot expressie worden gebracht en waar de cellen die die genen tot expressie brengen, te vinden zijn.
Regev, die samen met Sarah Teichmann van het Wellcome Trust Sanger Institute samen met haar collega's het Human Cell Atlas Organizing Committee voorzit, toonde de no-nonsense houding die je zou verwachten van iemand die aan het roer staat van een enorme wetenschappelijke onderneming . Het project was al een jaar aan de gang, en Regev, een biologieprofessor aan het MIT die tevens voorzitter is van de faculteit van de Broad en directeur van het Klarman Cell Observatory and Cell Circuits Program, bekeek een nieuw gepubliceerd witboek waarin werd beschreven hoe de menselijke Cell Atlas zal naar verwachting de manier veranderen waarop we ziekten diagnosticeren, monitoren en behandelen.
Terwijl Regev zich een weg baande door het witboek, begonnen de mogelijkheden bijna eindeloos te lijken. Op het meest basale niveau, als een referentiekaart die de genen beschrijft die door elk ander type gezonde cel tot expressie worden gebracht, zal de menselijke celatlas het gemakkelijker maken om te identificeren hoe genexpressie en -signalering misgaan in het geval van ziekte. Dezelfde kaart kan medicijnontwikkelaars ook helpen om toxische bijwerkingen te voorkomen: onderzoekers die zich richten op een gen dat schadelijk is in een deel van het lichaam, zouden weten of hetzelfde gen een vitale rol speelt in een ander deel. En omdat de atlas naar verwachting veel nieuwe soorten cellen zal onthullen, zou het ook veel meer gevoeligheid kunnen toevoegen aan een type standaardbloedonderzoek, dat eenvoudig verschillende subsets van immuuncellen telt. Evenzo kan het kijken naar individuele darmcellen nieuwe inzichten opleveren in de specifieke cellen die verantwoordelijk zijn voor ontstekingen en voedselallergieën. En een beter begrip van soorten neuronen kan verstrekkende gevolgen hebben voor de hersenwetenschap.
Een afbeelding van netvliescellen van muizen, waaronder een nieuw type dat haar laboratorium identificeerde - een hybride van twee eerder bekende typen. Met dank aan Irene Whitney
Het eindproduct, zegt Regev, zal niets minder zijn dan een periodiek systeem van onze cellen, een hulpmiddel dat niet is ontworpen om één specifieke vraag te beantwoorden, maar om talloze nieuwe ontdekkingen mogelijk te maken. Eric Lander, de oprichter en directeur van het Broad Institute en lid van het Human Cell Atlas Organizing Committee, vergelijkt het met genomics. In het begin dachten mensen dat ze genomics voor deze of gene toepassing zouden kunnen gebruiken, zegt hij. Niets is door genomica getransformeerd, en niets zal niet zijn getransformeerd door een celatlas te hebben.
Mobiele circuits
Regevs interesse in cellen begon aan de universiteit van Tel Aviv, waar ze een van de slechts 15 studenten was die deelnam aan een zeer selectief programma dat hen de vrijheid gaf om cursussen op hoog niveau in elk onderwerp te volgen. Je zou op je eerste dag als eerstejaarsstudent kunnen besluiten om een master politicologie te gaan doen, zegt ze.
Regev volgde in haar eerste semester een les genetica en raakte verslaafd aan de computationele uitdaging om orde te vinden in de complexe, onderling verbonden netwerken van eiwitten en genen in elke cel. Ze volgde dat onderwerp voor haar doctoraatswerk, waarbij ze levende systemen karakteriseerde in een wiskundige taal die was ontworpen om computerprocessen te beschrijven. Toen ze in 2002 haar doctoraat afrondde, werd ze toegelaten tot een programma aan het Bauer Center for Genomics Research van Harvard, waardoor ze haar eigen lab kon beginnen zonder eerst een postdoc-opleiding te hebben gevolgd.
Niet lang daarna was Lander, die zijn eigen carrière als wiskundige was begonnen na het bestuderen van algebraïsche coderingstheorie en combinatorische wiskunde in Oxford, op zoek naar stertalent voor het nieuw opgerichte Broad Institute, wiens missie het is om genomica te gebruiken om menselijke ziekten en helpen de behandeling vooruit te helpen. Hij ontmoette Regev voor het eerst tijdens een lunch in het Bauer Center, waarbij de fellows om de beurt vijf tot tien minuten over hun onderzoek spraken. Tegen de tijd dat we helemaal rond de tafel waren, had ik 'Hire Aviv Regev' opgeschreven, herinnert hij zich.
Overtuigd door Lander om zich bij de Broad aan te sluiten na vele kopjes thee in Cafe Algiers op Harvard Square, bleef Regev computationele benaderingen toepassen om de verbijsterend gecompliceerde machinerie van de cel te bestuderen. Een enkele cel bestaat uit miljoenen moleculen die constant in gesprek zijn terwijl ze samenwerken om alles te doen wat cellen moeten doen: delen, groeien, interne schade herstellen en, in het geval van immuuncellen, andere cellen signaleren over gevaren. In de kern wordt het DNA getranscribeerd in RNA. Dat geeft op zijn beurt aanleiding tot eiwitten, de moleculen die het werk in een cel doen. Ondertussen ontvangen eiwitten op het oppervlak van de cel voortdurend moleculaire berichten van buitenaf - glucose is beschikbaar, een indringer is gearriveerd. Deze moeten worden teruggestuurd naar eiwitten in de kern, die zullen reageren door ander DNA te transcriberen, waardoor nieuwe eiwitten en nog meer signaalnetwerken ontstaan.
Elke cel is een experiment.
Buck Squibb
Het is als een complexe computer die is gemaakt van deze vele, vele verschillende onderdelen die met elkaar communiceren en elkaar vertellen wat ze moeten doen, zegt Regev. De eiwitsignaleringsnetwerken zijn als circuits - en je kunt de cel bijna zien als een bedradingsschema, zegt ze. Maar het gebruik van computationele benaderingen om hun activiteit eerst te begrijpen, vereist het verzamelen van een enorme hoeveelheid gegevens, wat Regev al lang heeft gedaan door middel van RNA-sequencing. In tegenstelling tot DNA-sequencing, zegt ze, kan het haar vertellen welke genen daadwerkelijk tot expressie worden gebracht, dus het biedt een veel dynamischer beeld van een cel in actie. Maar simpelweg het sequensen van het RNA van de cellen die ze bestudeert, kan haar maar zo veel vertellen. Om te begrijpen hoe de circuits onder verschillende omstandigheden veranderen, onderwerpt Regev cellen aan verschillende stimuli, zoals hormonen of ziekteverwekkers, om te zien hoe de resulterende eiwitsignalen veranderen.
Vervolgens komt wat ze de modelleringsstap noemt: het creëren van algoritmen die proberen de meest waarschijnlijke opeenvolging van moleculaire gebeurtenissen na een stimulus te ontcijferen. En net zoals iemand een computer zou kunnen bestuderen door circuits uit te schakelen en te zien hoe dat de werking van de machine verandert, test Regev haar model door te kijken of het kan voorspellen wat er zal gebeuren als ze specifieke genen tot zwijgen brengt en de cellen vervolgens blootstelt aan dezelfde stimulus.
In een onderzoek uit 2009 onderzochten Regev en haar team hoe blootstelling aan moleculaire componenten van pathogenen zoals bacteriën, virussen of schimmels het circuit van de dendritische cellen van het immuunsysteem beïnvloedde. Ze wendde zich tot een techniek die bekend staat als RNA-interferentie (ze gebruikt nu CRISPR), waardoor ze genen systematisch kon uitschakelen. Vervolgens keek ze welke genen tot expressie werden gebracht om te bepalen hoe de reactie van de cellen in elk geval veranderde. Haar team selecteerde 100 verschillende genen die betrokken waren bij het reguleren van de reactie op de ziekteverwekkers, waarvan van sommige voorheen niet bekend was dat ze betrokken zijn bij de immuunfunctie. De studie, gepubliceerd in Wetenschap , gegenereerde koppen. Maar volgens oude collega Dana Pe'er, nu voorzitter van computationele en systeembiologie aan het Sloan Kettering Institute in het Memorial Sloan Kettering Cancer Center en lid van het Human Cell Atlas Organizing Committee, onderscheidt Regev zich door de elegantie van haar het werk. Regev, zegt Pe'er, heeft een zeldzaam, aangeboren vermogen om complexe biologie te zien en te vereenvoudigen en te formaliseren in prachtige, abstracte, omschrijfbare principes.
Van smoothies tot fruitsalade
Er zijn veel lege koffiemokken in het kantoor van Regev bij het Broad Institute, maar weinig decoratie. Ze benadert haar wetenschap met een zakelijke efficiëntie. Er zijn veel briljante mensen, zegt Lander. Ze is een briljant persoon die dingen voor elkaar kan krijgen.
In de snel veranderende arena van genomics (2015 wordt in mijn vakgebied beschouwd als oude geschiedenis, zegt ze), staat ze bekend om het benutten van de nieuwste innovaties en om het stimuleren van de volgende. Jarenlang worstelden zij en anderen in het veld met een vuil geheim van RNA-sequencing: hoewel de belofte altijd precisie was - de kracht om de exacte code te kennen - produceerden de technieken resultaten die niet-specifiek waren. Elke cel heeft slechts een minuscule hoeveelheid RNA. Voor sequentiëringsdoeleinden moest het RNA van miljoenen cellen worden samengevoegd. Bulk RNA-sequencing liet onderzoekers achter met wat ze vergelijkt met een smoothie. Als het eenmaal is gemengd, is er geen manier om alle vruchten te onderscheiden - of in dit geval het RNA van individuele cellen - die erin zijn gegaan. Wat onderzoekers nodig hadden, was iets dat meer op een fruitsalade leek, een manier om alle bosbessen, frambozen en bramen te scheiden.
In 2011 slaagde Regev erin om, in samenwerking met Broad Institute-collega Joshua Levin, PhD '92, en postdocs Alex Shalek, nu bij MIT's Institute for Medical Engineering and Science, en Rahul Satija, nu bij het New York Genome Center, voldoende RNA te verkrijgen van een enkele cel om het te sequensen. Om de methode te testen, hebben ze 18 individuele dendritische cellen uit het beenmerg van een muis gesequenced. De cellen werden allemaal op dezelfde manier verkregen en er werd verwacht dat ze van hetzelfde type waren. Maar tot verbazing van de onderzoekers brachten ze verschillende genen tot expressie en konden ze worden ingedeeld in twee verschillende subtypes. Het was alsof je erachter kwam dat de smoothie die je al jaren dronk ingrediënten bevatte waarvan je nog nooit had geweten.
Regev en haar collega's waren niet de enigen die uitvonden hoe ze een enkele cel met zo'n gevoeligheid konden rangschikken, en ze waren ook niet de eersten die erin slaagden. Andere laboratoria boekten ongeveer tegelijkertijd soortgelijke vorderingen, elk met hun eigen technologie en algoritmen. En ze hadden allemaal hetzelfde probleem: het isoleren en extraheren van voldoende RNA uit individuele cellen was tijdrovend en duur. Regev en haar collega's hadden vele duizenden dollars uitgegeven om slechts 18 cellen te sequensen. Als het lichaam vol zat met zeldzame, onontdekte cellen, zou het buitengewoon lang duren om ze te vinden.
Het team van Regev heeft bipolaire staafcellen (blauwgroen) en kegelbipolaire cellen (oranje) in het netvlies van de muis uitgebreid gekarakteriseerd met behulp van Drop-Seq, een technologie die ze hebben helpen uitvinden. Met dank aan Irene Whitney
Sla zeven jaar vooruit en de kosten van eencellige RNA-sequencing zijn beperkt tot slechts centen per cel. Een cruciale doorbraak was Drop-Seq, een nieuwe technologie ontwikkeld door onderzoekers van Harvard en het Broad Institute, waaronder Regev en leden van haar lab. Het apparaat integreert individuele cellen in afzonderlijke oliedruppeltjes met een kleine streepjescode. Wanneer de cel uit elkaar wordt gehaald voor sequencing, hecht een deel van zijn RNA aan de kraal in zijn druppel. Hierdoor kunnen onderzoekers duizenden tegelijk analyseren zonder hun genetisch materiaal door elkaar te halen.
Celtheorie 2.0
Toen de celtheorie zo'n 180 jaar geleden voor het eerst werd voorgesteld door Duitse wetenschappers, was het moeilijk te bevatten dat onze weefsels zijn opgebouwd uit individuele elementaire eenheden, zoals Theodor Schwann, een van de twee wetenschappers aan wie de theorie wordt toegeschreven, cellen beschreef. Maar het werd al snel een centraal principe van de biologie, en in de loop van de decennia en eeuwen begonnen cellen hun geheimen prijs te geven. Microscopen verbeterd; nieuwe kleur- en sorteertechnieken kwamen beschikbaar. Met elke vooruitgang werden nieuwe onderscheidingen mogelijk. Spiercellen konden worden onderscheiden van neuronen en vervolgens weer gecategoriseerd als gladde of skeletspiercellen. Cellen, zo werd duidelijk, waren allemaal fundamenteel vergelijkbaar, maar kwamen in verschillende vormen met verschillende eigenschappen.
Tegen de 21e eeuw waren 200 tot 300 belangrijke celtypen geïdentificeerd. En hoewel biologen al lang erkennen dat het werkelijke aantal celtypen hoger moet zijn, komt de omvang van hun diversiteit nu pas volledig in beeld, grotendeels dankzij single-cell RNA-sequencing. Regev zegt dat alleen het immuunsysteem nu kan worden onderverdeeld in meer dan 200 celtypen en dat zelfs ons netvlies 100 of meer verschillende soorten neuronen heeft. Zij en haar collega's hebben er meerdere ontdekt.
Het idee dat zoveel meer weten over onze cellen zou kunnen leiden tot medische doorbraken is niet langer hypothetisch. Door de afgelopen jaren het RNA van individuele kankercellen te sequencen - elke cel is nu een experiment, zegt ze - heeft ze opmerkelijke verschillen ontdekt tussen de cellen van een enkele tumor, zelfs als ze dezelfde mutaties hebben. (Vorig jaar leidde dat werk tot de herdenking van Memorial Sloan Kettering Paul Marks-prijs voor kankeronderzoek .) Ze ontdekte dat hoewel men denkt dat sommige kankers resistentie ontwikkelen tegen therapie, een subset van melanoomcellen vanaf het begin resistent was. En ze ontdekte dat twee soorten hersenkanker, oligodendroglioom en astrocytoom, dezelfde kankerstamcellen herbergen, wat belangrijke implicaties kan hebben voor de manier waarop ze worden behandeld.
Hoe konden we ons ooit voorstellen dat we een probleem zouden oplossen zonder eencellige resolutie?
Regev is ook druk bezig met het in kaart brengen van cellen van het immuunsysteem, de hersenen, de darmen en elders. Ze is niet alleen. Andere laboratoria zijn hun eigen karteringsprojecten gestart, waarbij elk een ander deel van het lichaam aanpakt. Vorig jaar probeerden onderzoekers van de Universiteit van Washington elk celtype in de microscopische worm te classificeren C. elegans . Elk veld in de biologie zegt: 'Natuurlijk moeten we kijken naar eencellige resolutie', zegt Lander. Hoe konden we ons ooit voorstellen dat we een probleem zouden oplossen zonder eencellige resolutie?
De opwinding in het veld is voelbaar geworden naarmate er meer nieuwe celtypen zijn gevonden. En toch realiseerde Regev zich dat als het doel uitgebreide kennis was, de aanpak gecoördineerd moest worden. Als elk laboratorium op zijn eigen technieken zou vertrouwen, zou het moeilijk zijn om de rekenhulpmiddelen en de resulterende gegevens te standaardiseren. De nieuwe onderzoeken produceerden heel mooie lichtflitsen, zegt Regev - iets hier, iets daar. Maar ze wilde er zeker van zijn dat die bevindingen met elkaar in verband konden worden gebracht.
Regev begon te pleiten voor het creëren van iets meer uniform: een kaart waarmee onderzoekers genexpressie en celtypen over het hele lichaam in kaart kunnen brengen. Sarah Teichmann had in dezelfde richting gedacht. Toen ze eind 2015 contact opnam met Regev over de mogelijkheid om de krachten te bundelen, zei Regev meteen ja.
Een Google Maps voor onze cellen
De Human Cell Atlas is een samenwerking tussen honderden biologen, technologen en software-ingenieurs over de hele wereld. Resultaten van single-cell RNA-sequencing zullen worden gecombineerd met andere datapunten om een uitgebreide catalogus van alle menselijke cellen te bieden.
Maar de vele betrokken onderzoekers zullen niet alleen spreadsheets samenstellen met verschillende celtypen. De atlas zal ook onthullen waar de cellen zich in het lichaam bevinden, hoeveel het er zijn, welke vormen ze kunnen aannemen, zelfs de ontwikkelingsgeschiedenis van verschillende celtypes terwijl ze differentiëren van stamcellen. En dit alles zal toegankelijk worden gemaakt via een gegevenscoördinatieplatform en een rijke visuele interface die Regev vergelijkt met Google Maps. Hiermee kunnen gebruikers inzoomen op het moleculaire niveau van onze cellen, maar uitzoomen op het niveau van weefsels en organen zal ook belangrijk zijn. Zoals een 2017-overzicht van de menselijke celatlas door het organisatiecomité van het project opmerkte, is een atlas een kaart die de relaties tussen de elementen wil laten zien. Net zoals corresponderende kustlijnen die in een atlas van de aarde worden gezien, visueel bewijs bieden van continentale drift, zou het verzamelen van alle gegevens over onze cellen op één plek relaties tussen cellen, weefsels en organen kunnen onthullen, waaronder enkele die volledig onverwacht zijn. En net zoals het periodiek systeem het mogelijk maakte om het bestaan van nog te observeren elementen te voorspellen, zou de menselijke celatlas, zegt Regev, ons kunnen helpen het bestaan te voorspellen van cellen die nog niet zijn gevonden.
Het corpus ciliare (linksboven) aan de rand van het netvlies van een muis (rechtsboven) kan een toegangspunt zijn voor immuuncellen die reageren op een neuronaal letsel in het netvlies. Met dank aan Irene Whitney en Grace Burgin
Het plan is niet om alle 37 biljoen cellen te sequencen, maar om monsters te nemen uit elk deel van het lichaam. Terwijl Regev over het project praat, haar enthousiasme duidelijk zichtbaar, graaft ze een dia op om te demonstreren hoe effectief sampling kan zijn. De dia, eerst alleen een leeg frame van wit, begint pixel voor pixel in te vullen met blauwe en gele stippen. Al snel, hoewel veel van de pixels nog niet zijn gevuld, is het beeld op het scherm onmiskenbaar: het is Van Goghs Sterrennacht . Op dezelfde manier, legt Regev uit, kan de menselijke celatlas een compleet beeld geven, zelfs als niet elke afzonderlijke cel is gesequenced.
Om de sequencing te doen, hebben Regev en Teichmann experts in elk verschillend weefseltype verwelkomd en gerekruteerd. Hoewel het project naar verwachting jaren zal duren, vordert het snel met geldschieters als NIH, de EU, de Wellcome Trust, de Manton Foundation en de Chan Zuckerberg-initiatief , die beloofde om de komende tien jaar $ 3 miljard te besteden aan de strijd tegen ziekten; alleen al dit jaar financiert het 85 Human Cell Atlas-beurzen. De eerste resultaten stromen al binnen. In maart kondigden Zweedse onderzoekers die werken aan cellen die verband houden met menselijke ontwikkeling aan dat ze de sequentie van 250.000 individuele cellen hadden bepaald. In mei maakte een team van Broad een dataset van meer dan 500.000 immuuncellen beschikbaar op een preview-site. Het doel, zegt Regev, is dat onderzoekers overal ter wereld het open source platform van de Human Cell Atlas kunnen gebruiken om gezamenlijke analyses uit te voeren.
Er zijn nog veel uitdagingen voordat de atlas werkelijkheid kan worden. Er moet nieuwe visualisatiesoftware worden ontwikkeld. Sequencing en computationele benaderingen zullen in een groot aantal laboratoria moeten worden gestandaardiseerd. Conceptuele kwesties, zoals wat het ene celtype van het andere onderscheidt, moeten worden uitgewerkt. Maar de gemeenschap achter de Human Cell Atlas - waaronder meer dan 800 personen per juni - heeft geen gebrek aan motivatie.
Een van Regevs eigen recente onderzoeken, gepubliceerd in augustus in Natuur , is misschien wel het beste voorbeeld van hoe het project de biologie zou kunnen veranderen. Bij het in kaart brengen van cellen van de longen vonden het laboratorium van Regev en Jay Rajagopal in het Massachusetts General Hospital een nieuw, zeer zeldzaam celtype dat voornamelijk een gen tot expressie brengt dat is gekoppeld aan cystische fibrose. Regev denkt nu dat deze zeldzame cellen waarschijnlijk een sleutelrol spelen bij de ziekte. Nog verrassender was dat onderzoekers eerder dachten dat een ander celtype het gen tot expressie bracht.
Stel je voor dat iemand gentherapie zou willen doen, zegt Regev. Je moet het gen repareren, maar je moet het in de juiste cel repareren. De Human Cell Atlas kan onderzoekers helpen de juiste cel te identificeren en te begrijpen hoe het gen in kwestie wordt gereguleerd door de buitengewoon gecompliceerde moleculaire netwerken van die cel.
Voor Regev gaat het belang van de menselijke celatlas verder dan zijn belofte om een revolutie teweeg te brengen in de biologie en geneeskunde. Zoals ze het ooit zei, zonder een atlas van onze cellen, weten we niet echt waar we van gemaakt zijn.