Nature：李冲等通过单细胞大脑类器官筛查自闭症发育缺陷

奥地利科学院分子生物技术研究所（IMBA）李冲、Juergen A. Knoblich、苏黎世联邦理工学院Barbara Treutlein等人在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了题为：Single-cell brain organoid screening identifies developmental defects in autism 的研究论文。

该研究开发了一种CRISPR-人类类器官-单细胞RNA测序系统，简称为CHOOSE系统，该系统使用经过验证的gRNA、基于诱导CRISPR-Cas9的基因敲除和单细胞转录组学，对嵌合型大脑类器官进行了功能缺失筛查。研究团队使用CHOOSE系统揭示了36个与转录调控有关的自闭症风险基因突变对大脑类器官不同细胞命运的影响，其中背侧中间祖细胞、腹侧祖细胞和上层兴奋性神经元是最脆弱的细胞类型。

这种创新方法为人类大脑的最复杂的疾病之一自闭症的研究提供了无与伦比的新见解，也为自闭症临床研究带来了期待已久的新希望。这项研究进展的影响尤其大，让我们能够在一个嵌合类器官中同时检测许多感兴趣的基因，标志着人类组织中复杂、高效和方便的遗传筛查时代的到来。

尽管临床研究已经揭示多种基因突变和自闭症之间的因果关系，但目前仍然不清楚这些基因突变是如何导致大脑发育缺陷的。而由于人类大脑发育的独特性，此时动物模型难以发挥作用，只有人类大脑模型才能重现人类大脑的复杂性和特殊性。

在这项最新研究中，IMBA的Juergen Knoblich团队和苏黎世联邦理工学院的Barbara Treutlein团队展开合作，开发了一种新系统来筛选与自闭症相关的一整套关键转录调控基因。这一新系统被命名为——“CHOOSE”（CRISPR-human organoids-scRNA-seq），在该系统中，人类大脑类器官中的每个细胞最多携带一个特定的自闭症基因突变。研究人员可以在单细胞水平上追踪每个基因突变的影响，并绘制每个细胞的发育轨迹。

CHOOSE系统用于人类大脑类器官中ASD风险基因的多重筛查

论文第一作者、兼共同通讯作者李冲博士表示，通过这种高通量的方法，我们可以系统性地使一系列自闭症致病基因失活。随着携带这些基因突变的类器官生长，我们可以分析每种突变对每种细胞类型发育的影响。

通过CHOOSE系统，研究团队为致病基因研究带来了质的飞跃，为科学界提供了一种可应用于任何疾病和任何人类模型系统的多功能和高通量方法。重要的是，与传统的遗传功能缺失方法相比，CHOOSE系统大大加快了分析速度，它让我们可以在一个实验中看到每一个基因突变产生的结果，因此与传统方法相比大大缩短了分析时间。

左侧：CHOOSE系统的共聚焦成像，红色的为携带基因突变的细胞；右侧：不同颜色的马赛克图案代表单个细胞，每个细胞携带一个自闭症相关基因突变

同时突变多个基因并追踪它们的影响会产生大量数据，为了分析这个复杂的数据集，论文共同通讯作者 Barbara Treutlein 和她的团队使用了定量生物信息学和机器学习方法，她表示，使用这种高通量的单细胞表达数据，我们可以量化特定细胞类型是否因为特定基因突变而更丰富或更少，还可以确定普遍或明显受每个突变影响的基因集。通过比较所有基因突变，就可以重建这些与疾病相关的遗传扰动的表型景观。

使用CHOOSE系统，研究团队发现，已知与自闭症高风险相关的36个基因突变导致发育中的人类大脑中特定的细胞类型的变化。李冲博士表示，这项研究证明了在大脑发育过程中，某些细胞类型（尤其是产生神经元的神经祖细胞）会比其他细胞类型更容易受到自闭症相关基因突变的影响，并确定了最容易受到自闭症相关基因突变影响的基因网络。

该研究还发现了导致关键转录变化的基因调控网络（GRN），这是一组相互作用以调控特定细胞功能的分子调节器。其中，干扰BRG1/ BRM相关因子（BAF）染色质重塑复合体成员可导致腹侧端脑祖细胞的富集。具体而言，突变BAF亚基ARID1B会影响祖细胞向少突胶质细胞和中间神经元前体细胞的命运转变。为了确认这些发现是否与人类疾病有关，研究团队与维也纳医科大学的临床医生合作，从两个患者的干细胞样本中生成了大脑脑器官，这两名患者都有导致自闭症的同一基因突变。这两名患者细胞来源的大脑类器官显示出与特定细胞类型相关的明显发育缺陷，可以通过将大脑类器官结构与患者大脑的产前核磁共振成像进行比较来验证这些体外观察结果，表明了大脑类器官研究数据与临床观察结果密切匹配。

除了为自闭症研究提供无与伦比的新见解外，研究团队还强调了CHOOSE系统的通用性和可转移性。论文通讯作者 Juergen Knoblich 教授表示，预计这项技术将被广泛应用于大脑类器官以外，以研究各种疾病相关基因。通过这项新技术，科学家和临床医师获得了一种稳健且精确控制的高通量筛查工具，大大缩短了分析时间，并为了解疾病机制提供了宝贵见解。