染色质高级结构在发育和疾病中发挥着至关重要的调控作用。异常的染色质结构会导致基因表达紊乱，促进癌症的发生和发展。由于生物组织，特别是临床样品的细胞异质性，现有的单细胞三维基因组检测技术（single cell Hi-C）受限于通量和操作复杂性，难以高效解析细胞类型特异性的染色质高级结构特征及变异，更难以将染色质结构的变化与基因表达调控联系起来。发展一种高通量便捷的单细胞三维基因组检测技术成为表观基因组学方向的重要课题。 美国加州大学圣地亚哥分校任兵课题组开发的Droplet Hi-C技术通过结合染色质构象捕获技术和商业化的微流控平台（10x Genomics），实现了对单个细胞内染色质高级结构的高效捕获。如图所示，该技术不仅具备显著的通量优势，可在一次实验中获得数万个单细胞的染色质高级结构，还大大缩短了实验时间，整个实验流程约为10小时。与基于孔板的低通量单细胞Hi-C方法相比，Droplet Hi-C在实验效率和数据产出上具有数量级的提升。 首先，研究者将Droplet Hi-C技术应用于小鼠大脑皮层样本，获得的单细胞三维基因组数据能有效区分多种细胞类型，展示了不同神经元和非神经元细胞类型中特异性的染色质高级结构。同时也探究了不同细胞类型差异性的染色质高级结构（A/B区室，拓扑关联域和染色质环）与染色质组蛋白修饰状态和基因表达之间的联系。研究者还发现染色质多重互作中心区域富集超级增强子和细胞类型特异性标记基因。
此外，研究团队还将Droplet Hi-C应用于人类胶质母细胞瘤细胞、结直肠癌细胞、人类胶质母细胞瘤组织和血液癌患者骨髓样品，除了绘制单细胞三维基因组互作图谱外，还成功检测到了这些癌症细胞中存在的大规模染色质结构变异（如拷贝数变异、染色体易位、插入）。同时，Droplet Hi-C可在癌细胞中检测到染色体外环形DNA（ecDNA）。ecDNA通常携带致癌基因，在癌症发展和抗药性建立中发挥着关键作用。通过建立机器学习模型，研究者可在单细胞三维基因组数据中发现ecDNA，并有效区分ecDNA与高度相似的均质染色区（HSR），在酪氨酸激酶抑制剂处理的人类胶质母细胞瘤细胞中观察到携带致癌基因的ecDNA的动态变化过程。 通过进一步改进，研究者开发出单细胞多组学测序法Paired Hi-C, 能够同时捕获单个细胞内的三维基因组结构和转录组，帮助研究人员探索染色质结构与基因表达之间的关系。
Droplet Hi-C技术有效解决了现有的单细胞三维基因组检测技术在异质性组织样品中的不足，为解析细胞类型特异性的染色质高级结构提供了全新方法，有助于揭示肿瘤细胞中发生的致癌变异及其在治疗过程中的动态变化。该技术简化的实验流程使其有望被广泛应用于染色质结构研究和癌症生物学领域。作者简介
该工作由加州大学圣地亚哥分校任兵教授领导完成。任兵教授课题组长期致力于揭示染色质结构与基因调控的关系。团队通过创新技术，为理解发育和疾病的基因调控机制做出了重要贡献。课题组博士后常蕾和谢旸为论文的共同第一作者。
《自然-生物技术》Nature Biotechnology
DOI: 10.1038/s41587-024-02447-1
Droplet Hi-C enables scalable, single-cell profiling of chromatin architecture in heterogeneous tissues
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