以下文章来源于学科交叉脑 ，作者Brain-X
多细胞生物依赖细胞间通讯以维持功能。许多生物学活动取决于细胞间通讯所形成的动态交流网络。在神经炎症中，星形胶质细胞与小胶质细胞之间的相互作用起着关键作用。这两种胶质细胞亚型之间异常的相互作用已被认为与中枢神经系统（CNS）慢性炎症性疾病多发性硬化（MS）及其临床前模型实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）等多种神经免疫性疾病的发病有关[1]。众所周知，特定的细胞信号通路通过受体经由与信号分子（配体）的选择性识别和相互作用被激活。这导致这些分子转化为细胞内信息。因此，分析配体-受体配对的相互作用成为理解细胞行为的基础[2]。然而，目前的方法无法建立细胞间相互作用与分子状态之间的因果关系。此外，尽管CRISPR-Cas9系统作为基因鉴定的强大工具，但在高通量共培养等方面存在局限性[3]。最近，Francisco J. Quintana教授的团队在Nature上发表相关论文，他们开发了一种新的技术来识别细胞-细胞相互作用机制（SPEAC-seq）。该技术结合了CRISPR-Cas9、细胞在液滴中的共培养以及基于微流控的荧光激活液滴分选[4]。
基于此项研究，山东大学刘付臣、唐窈在Brain-X （交叉脑科学）就此问题进行了 “SPEAC-seq: A new method to investigate astrocyte-microglia crosstalk”为主题的讨论[5]。
研究人员建立了一个初步的微流控平台用于研究细胞间相互作用。首先，他们使用两种水性悬浮液（每种用于一种细胞类型）和油来生成含有细胞对的皮升级水包油液滴的微流控共流系统。为了进一步研究细胞间相互作用，他们使用定制的三色光学系统和介电泳动微流控分选器进行检测和选择。接着，研究扩展到细胞对，以确定一个细胞产生的信号是否足以改变在同一液滴中共培养的细胞的状态。他们使用细胞渗透性荧光染料进行多重标记，用于在液滴中加入和检测细胞对。结果显示，在与活化巨噬细胞配对的NF-κB标记星形胶质细胞中，EGFP表达上调。这一现象首先在孤立的报告细胞对中检测到，并在优化液滴分选参数后继续观察到。以上结果表明，研究人员成功建立了基于液滴的共培养系统。随后，基于微液滴共培养系统结合CRISPR-Cas9，开发了SPEAC-seq作为调控细胞间相互作用的正向遗传筛选平台。通过这种方法，研究人员鉴定了由小胶质细胞产生并涉及抑制星形胶质细胞NF-κB活化的因子或蛋白质。为了研究调控细胞间通讯通路的候选蛋白质，研究人员确定了由小胶质细胞表达，并通过星形胶质细胞表达的四个独立受体（Egfr、Lag3、Gfra2、Oprl1）信号的四个候选生长因子（Areg、Nrtn、Fgl1和Pnoc）。为了进一步评估SPEAC-seq揭示的每个候选通路在炎症中的调节效果，研究人员应用了特异于细胞类型的体内Perturb-seq方法。在EAE模型中，靶向Egfr导致IL-1β/TNFα信号的最强激活，促进与EAE和MS相关的NF-κB驱动星形胶质细胞反应。SPEAC-seq鉴定的Egfr配体是Areg，其编码双调蛋白。因此，小胶质细胞分泌的Areg通过Egfr受体抑制星形胶质细胞的促炎反应。接下来，研究人员通过在EAE中诱导小胶质细胞中的Areg表达来研究中枢神经系统的病理学。IL-33已被确认为EAE的抑制剂和Areg表达的诱导剂。IL-33也是组织损伤后细胞释放的警报素[6]。为了确定IL-33是否调节Areg介导的小胶质细胞-星形胶质细胞相互作用，研究人员重新分析了之前的测序数据集。结果显示，星形胶质细胞诱导的IL-33信号转导是Areg阳性小胶质细胞的潜在上游调控因子。这些发现表明存在一个调控性的反馈回路，即星形胶质细胞产生的IL-33诱导小胶质细胞中的Areg表达，进而作用于星形胶质细胞以抑制疾病促进反应。
SPEAC-seq：用于研究细胞间通讯的平台
阐明细胞间相互作用机制可能有助于发现中枢神经系统疾病的潜在治疗靶点。因此，上述平台具有许多潜在应用。此外，它使研究人员能够研究中枢神经系统中任何两种类型细胞之间的相互作用（如神经元-星形胶质细胞、神经元-小胶质细胞、星形胶质细胞-小胶质细胞等），允许高通量和系统地识别细胞间通讯中的配体-受体相互作用。之前已经创建并广泛用于受体和配体研究的方法，但它们在很大程度上依赖于已建立的数据库。此外，由于当前大多数用于研究细胞连接的方法涉及基因分析，因此在蛋白质水平上对配体-受体结合复合物的理解仍然有限。未来，SPEAC-seq可能与表观基因组、转录组、蛋白质组和/或代谢组学分析相结合，以鉴定细胞间通讯的治疗调节剂。
总之，SPEAC-seq对阐明细胞间相互作用的机制具有重要意义，有望为中枢神经系统疾病的治疗带来新的突破。这一创新技术有望推动细胞间通讯的研究，并为神经免疫学和与CNS相关的研究做出重要贡献。
参考文献
1. Reich DS, Lucchinetti CF, Calabresi PA. Multiple Sclerosis. N Engl J Med. 2018;378(2):169-180. https://doi.org/10.1056/NEJMra1401483
2. Ma F, Zhang S, Song L, Wang B, Wei L, Zhang F. Applications and analytical tools of cell communication based on ligand-receptor interactions at single cell level. Cell Biosci. 2021;11(1):121. https://doi.org/10.1186/s13578-021-00635-z
3. Chen S, Sanjana NE, Zheng K, et al. Genome-wide CRISPR screen in a mouse model of tumor growth and metastasis. Cell. 2015;160(6):1246-60. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.02.038
4. Wheeler MA, Clark IC, Lee HG, et al. Droplet-based forward genetic screening of astrocyte-microglia cross-talk. Science. 2023;379(6636):1023-1030. https://doi.org/10.1126/science.abq4822
5． Yao Tang，Fuchen Liu. SPEAC-seq: A new method to investigate astrocyte-microglia crosstalk. Brain-X. 2023; e22. https://doi.org/10.1002/brx2.22
6. Monticelli LA, Osborne LC, Noti M, Tran SV, Zaiss DM, Artis D. IL-33 promotes an innate immune pathway of intestinal tissue protection dependent on amphiregulin-EGFR interactions. Proc Natl Acad Sci U S A. 2015;112(34):10762-7. https://doi.org/10.1073/pnas.1509070112
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