國際人類細胞圖譜（HCA）聯(lián)盟的研究人員報告了一項壯舉：他們繪制了33個器官中逾100萬個具體細胞的詳細圖譜，它代表了迄今為止最全面的組織細胞圖譜。人類細胞圖譜的目標是繪測人體內(nèi)每種類型的細胞，但在此之前，它們大多聚焦于具體器官及組織中的細胞或小型組織中的細胞亞群?？稍谒捻椦芯恐泄_得到的結(jié)果數(shù)據(jù)具有許多治療意義，其中包括對常見和罕見疾病、疫苗開發(fā)、抗腫瘤免疫和再生醫(yī)學的理解。

在第一項研究中，Tabula Sapiens Consortium發(fā)布了一個涵蓋特別寬泛的細胞圖譜，提供了24個器官中400多種細胞類型的分子定義。他們稱此參考為“ Tabula Sapiens”數(shù)據(jù)集。為了制作該數(shù)據(jù)集，作者對近50萬個活細胞使用了單細胞RNA測序（scRNA-seq）；這些細胞包括上皮細胞、內(nèi)皮細胞、基質(zhì)細胞和免疫細胞，它們采自各捐贈者的多種組織。對具體供體的數(shù)個組織進行分析的能力可以在控制基因背景，年齡，環(huán)境接觸和表觀遺傳效應的基礎上進行跨組織比較。作者用Tabula Sapiens數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)了一些人類細胞生物學的新線索，其中包括如何將同一基因剪接至不同的細胞類型中，以及如何在組織之間共享免疫細胞克隆。

單細胞圖譜有望為疾病基因在人體內(nèi)的細胞類型特異性作用的繪測提供幫助。構(gòu)建單細胞圖譜需要對所有類型的細胞（包括那些難以用scRNA-seq捕捉到的細胞以及來自更多個體的細胞）進行分析，這意味著科學家需要在分析之前采集并冷凍多種組織。在本組研究的第二項研究中，G?kcent Eraslan等人通過優(yōu)化單核RNA測序（snRNA seq）來克服使用冷凍細胞的挑戰(zhàn)。他們將這項技術應用于來自16名捐贈者的8個健康人體器官的冷凍樣本，并編制了一幅包含20多萬個細胞核特征的跨組織圖譜。Eraslan等人用機器學習將圖譜中的細胞與數(shù)千種單基因病和復合基因病和特征進行關聯(lián)，旨在發(fā)現(xiàn)可能與疾病有關的細胞類型和基因程序。

從歷史上看，科學家對人類免疫系統(tǒng)的理解主要局限于血液中循環(huán)細胞的作用，但組織內(nèi)的免疫細胞對維持健康至關重要。為了更好地了解免疫細胞在組織中的功能，Cecilia Dominguez Conde和Chenqu Suo及他們的同事分別對成人和發(fā)育中的免疫細胞進行了描述。Dominquez-Conde等人用scRNA-seq對12名成年捐贈者體內(nèi)的16個組織中的先天性和適應性免疫細胞進行了調(diào)查，從而得到了30多萬個細胞的基因表達譜。他們開發(fā)了一種名為“CellTypist”的機器學習工具來輔助進行細胞類型標注。該方法使作者能夠從100多萬個細胞中識別近101種免疫細胞類型或狀態(tài)，包括先前未受重視的細胞狀態(tài)。

在最后一項研究中，Suo等人用9個產(chǎn)前組織的scRNA-seq、抗原-受體測序和空間轉(zhuǎn)錄組學等方法制作了一幅顯示妊娠各階段免疫系統(tǒng)發(fā)育的單細胞和空間圖譜。這些發(fā)現(xiàn)超越了那些僅關注免疫系統(tǒng)發(fā)育中的一個或幾個器官的研究；它們揭示了在許多外周組織中（而不僅僅在初級造血器官中）出現(xiàn)的血液和免疫細胞的發(fā)育。

Zedao Liu 和 Zemin Zhang在一篇相關的'視角'文章中進一步討論了這4項研究及其發(fā)現(xiàn)。他們說：“總之，這些泛組織研究使我們更接近于構(gòu)建一幅全面的人類單細胞圖譜?！?/span>