PNAS：「​AI​版」單細胞分析技術揭示大腦發育過程的DNA變化

文章摘要： 與我們身體其他部位的大多數細胞不同，我們每個腦細胞中的DNA都是不一樣的：這些DNA因細胞而異，並且都是由體細胞變化引起的。這些DNA的變化可以解釋許多謎團，比如阿茲海默病和自閉症的病因，或者我們的性格是如何養成的等等。

藥明康德AI/報道

與我們身體其他部位的大多數細胞不同，我們每個腦細胞中的DNA都是不一樣的：這些DNA因細胞而異，並且都是由體細胞變化引起的。這些DNA的變化可以解釋許多謎團，比如阿茲海默病和自閉症的病因，或者我們的性格是如何養成的等等。

然而，在這一領域還有很多未知的謎團，包括這些變化是何時何地發生，它們是隨機出現還是有規律性等。關於這種被稱為「拷貝數變異」（copy number variations，CNV）的研究有很多，但是從前一直侷限於那些超過100萬個鹼基對的較長DNA序列。

現在，來自美國的科學家們開發出了一種新型單細胞分析方法，使用機器學習技術，能夠檢測小於100萬個鹼基對的CNV。這項研究揭示了發育中的小鼠出生前大腦出現的數千個從前未知的DNA變化。同時研究人員還發現，這些變化在大腦發育的關鍵階段達到頂峰，表明了這些變化的出現是一個可控的過程。

▲這項研究的圖示（圖片來源：《PNAS》）

過去，研究單個細胞DNA主要使用的是一種名為單細胞測序的方法，這種方法雖然功能強大，但是卻無法複製，因為每個單細胞都會被測序過程破壞。爲了克服這一點，研究人員利用免疫細胞來訓練機器學習演算法，這樣就可以以一種固定且可重複的方式來重組DNA，以更準確地識別CNV。

隨後，研究人員將這種方法應用於神經發生過程中的單細胞身上，也就是大腦皮層的細胞誕生時。這部分大腦控制著許多功能，包括運動、感覺資訊和意識等。利用這種方法，研究人員發現了數千個以前未被識別的CNV，而其中超過一半CNV的長度小於100萬個鹼基對。最重要的是，當這些變化隨機分佈在整個基因組中時，它們在一個可預測的時間點達到峰值，即大腦的神經發生過程。

「這項研究填補了目前對於大腦中CNV研究的關鍵漏洞，同時為進一步研究提供了重要線索，」研究論文的資深作者、Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute（SBP）神經科學藥物發現高階副總裁Jerold Chun博士表示：「我們的研究表明，隨著胎兒的大腦逐漸形成併發育成熟，單個腦細胞中的大量CNV在會在個體出生前出現，這表明CNV是腦細胞多樣性和發育的基礎。我們還發現，這種變化會在發育過程中達到高峰，這表明了有一種控制機制在起作用。」

參考資料：

[1] Thousands of DNA changes in the developing brain revealed by machine learning. Retrieved October 31, 2018, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-09/sbpm-tou092118.php

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