科研进展
2023年03月27日，上海市免疫学研究所陈磊研究员团队在Genome Research上发表了题为“Simultaneous profiling of host expression and microbial abundance by spatial meta-transcriptome sequencing”的研究论文。该研究首次开发了空间宏转录组测序及一体化的生物信息分析技术SMT(Spatial Meta-Transcriptomics), 结合空间转录组数据和微生物丰度数据，揭示了空间层面上宿主细胞和微生物的大致分布与相互作用，为微生态研究提供了有力的工具。
近年来，空间转录组技术（Spatial Transcriptomics, ST）异军突起，该技术充分结合了测序和成像的优势，解析实体组织基因表达的空间异质性，确定其细胞组成及功能特点。然而标准的ST技术针对的是宿主基因的捕获及分析，对于实体组织特别是肿瘤组织中普遍存在的驻留性微生物则“视而不见”，宿主细胞与驻留微生物的互作研究存在精度及通量方面的局限性。本项研究基于目前成熟的ST技术平台开发了SMT，即优化ST实验流程增加微生物捕获，从测序数据中提取微生物序列并进行分类, 在宿主的基因表达矩阵之外生成空间微生物丰度矩阵，一体化的实现了宿主基因表达和微生物分布的空间定位及联合分析(图1)。
图1. SMT流程示意图
通常在每次测序获得的数以亿计序列中发现微生物序列并不困难，但如何区分来自组织驻留微生物的信号以及从样品处理到建库测序分析过程中的各种污染及噪音信号存在较大难度，本次开发的SMT技术可以成功的区分和识别污染信号。此外，该研究对SMT分析结果进行了多方面验证，利用荧光原位杂交（FISH）、传统批量测序（Bulk-seq）等多种技术证明分析结果的可靠性。研究采用的样品包括小鼠的大肠、小肠组织，及来自结直肠癌病人的手术样品。为了进一步验证SMT技术性能，团队设计了如下实验，将已知组成的菌液（Mock）滴加在捕获芯片的四个角落，而后用组织切片覆盖，以此来模拟可控的组织驻留菌。分析发现不同浓度Mock菌形成深浅不同的电子“菌斑”（图2）。由于Mock菌在天然样品中并不存在，可以通过计算被正确分类的Mock菌序列比例来验证整个分析流程的召回率（recall），并对微生物捕获效率进行粗略定量。分析显示，对于添加的Mock菌，捕获效率达到了0.3UMI/CFU以上。
图2. 通过Mock菌实验进行技术定量
综上，该研究利用小鼠、人类样品及实验模拟的对照样品，验证了SMT技术的可行性及可靠性。目前主流的ST平台产生的原始数据可以通过文中的分析工具实现微生物丰度信息的提取（https://github.com/affinis/SMTa），这意味着大量的ST数据都可以升级至SMT水平。同时，研究复现了一些菌群与宿主互作的最新发现，比如螺杆菌属（Helicobacter）的高免疫原性以及梭菌属（Clostridium）穿越肠壁的移行能力（参见Overacre-Delgoffe et al. Immunity 2021，Ha et al. Cell 2020）（图3）。基于其较强的免疫原性，已有研究考虑将螺杆菌的某些成员用作癌症免疫疗法的佐剂，更多样品的SMT数据挖掘有望发现其他类似的“益生菌”。总而言之，以SMT为代表的技术，包括进一步对ST芯片上的捕获探针加以改造的技术，将把宿主与微生物互作的研究推进到新的高度。
图3. 两例宿主-肠道菌互作研究的复现
上海市免疫学研究所陈磊研究员，斯坦福大学遗传学系主任Michael Snyder教授以及上海交通大学医学院附属瑞金医院消化科主任邹多武教授为该文的共同通讯作者，上海市免疫学研究所技术员吕霖、博士后李雪，博士研究生冯茹（已毕业）以及斯坦福大学博士后周欣为该文的共同一作。该研究得到了上海市免疫学研究所测序平台的大力支持。陈磊团队长期致力于基因测序相关的生物信息学研究，欢迎相关背景博士后加盟，咨询请联系 [email protected]。
撰 稿：吕 霖
排 版：王 琼
审 核：陈 磊、方丽娟
原文链接：
https://genome.cshlp.org/content/early/2023/03/27/gr.277178.122.full.pdf+html