为了维持生物体器官的正常运作，细胞会保持动态变化。现今单细胞（single cell）分析技术已能够一次分析一个细胞的运作，但该技术只能纪录细胞活动的静态快照，也就是分析细胞即时冻结的状态。但仍无法预测细胞下一步的动态变化。
近日，哈佛医学院研究团队突破“细胞冻结”限制，借由一种数学模型，推算出 RNA 变化速度，进而预测“细胞决策”的动态过程，也就是透过 RNA 变化速度，能清楚地告诉人们，细胞的下一步将做什么，以及去哪里。该研究刊登于《Nature》。
该研究团队指出，在特定时间时刻，细胞都会调高或调低数百或数千个基因表现，以至于 mRNA 表现不同。当细胞中的新生 mRNA 稳定产生和成熟 mRNA 降解，表示细胞无意图改变其本质或过程时，处于平衡状态，确保细胞能保持恒定量的全功能 mRNA 分子以维持其现状。然而，过多的新生 mRNA 被剔除或细胞行为的变化太小，代表一个细胞正在转向的迹象。
因此，他们借由测量不同阶段 mRNA 表现比例，他们就能够预测细胞的轨迹和最终状态，也就是它试图变成什么类型的细胞。例如，借由分析大脑神经元前驱细胞（progenitor cell）在“成熟时期”产生的不同 mRNA 的数量，他们能找出细胞在哪里，以及它将分化成传递神经讯息的成体神经元或支持且滋养神经元的胶质细胞。
为了验证该模型的准确性，他们借由测量几个数据集中的细胞标记，来测试其预测强度，包含成熟和分化过程中小鼠和人体组织细胞的讯息。他们也借由分析单一细胞的 RNA 图谱，例如来自人类前脑神经元前驱细胞或神经内分泌小鼠细胞的前体，准确地捕获了这些细胞正在变化的状态，并且成功预测细胞未来状态。其次，在另一组实验中，该模型也准确地预测了小鼠神经元受到光刺激而产生变化的最终状态。
此外，在另一个更复杂的例子中，他们先从小鼠海马体（与长期、短期记忆功能以及空间定位有关）的一组分化细胞中取得细胞，以 RNA 变化速度作为该细胞动态变化的预测因子，然后他们分析超过 18000 个单细胞中的 RNA 速度，以确定方向并预测脑干细胞或中间前驱细胞的最终命运。同样地，结果证实该模型能准确预测细胞的未来变化。
该研究资深作者 Peter Kharchenko 助理教授表示，以 RNA 变化速度预测细胞动态变化，就好像观察餐厅厨房中的厨师所排列的食材，就能确定他们接下来会提供什么样的菜肴。
该研究的共同资深作者 Sten Linnarsson 教授指出，令他们特别兴奋的是，该新方法有望帮助人们理解大脑发展的机制，同时也为人类大脑发育障碍（例如精神分裂症和自闭症）的问题提供线索。
文/Parker Yang
延伸阅读：单细胞定序 不需进行全基因组增幅参考资料：
1. RNA velocity of single cells, Nature, DOI: 10.1038/s41586-018-0414-6
2. https://phys.org/news/2018-08-scientists-cellular-decision.html#jCp
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