Scalable single-cell metagenomic analysis with Bascet and Zorn

微生物学者は長年、根本的な限界に直面してきました。それは、森を見ることはできても、個々の木を見ることはできないという限界です。微生物コミュニティを研究するための伝統的な手法であるメタゲノミクスは、土壌、水、あるいは唾液のサンプルをすり潰し、そこに含まれるすべてのDNAをシーケンシングするものです。このアプローチは、存在するものの強力な「平均」を提供しますが、それはまるでフルーツサラダをブレンドして、その果汁を分析することで、中にどの果物が入っていたかを推測するようなものです。この手法は有用ではありますが、異なる細菌の株の間の境界を曖昧にし、数が少ない希少な種を隠してしまい、特定の遺伝子をそれを持つ正確な細胞に結びつけることを不可能にします。複雑で目に見えない微生物の世界を真に理解するためには、科学者は各細菌を一つずつ、個別に見て、その独自の遺伝的構成を確認する方法を必要としています。

長年、このレベルの詳細さは非常に高価で時間がかかるものであり、一度に分析できるのはわずか数十個の細胞に限られていました。しかし、マイクロ流体技術（微小な液滴を操作する科学）の最近の進歩により、一度の実験で数百万個の細胞を処理する道が開かれました。残された課題は、データを生成することではなく、そのデータを理解することでした。これらの新しい高スループット手法によって生み出される膨大な量の情報は、標準的なコンピュータプログラムを圧倒し、研究者がこれらの大規模なデータセットを探索することを妨げるデジタル的なボトルネックを生み出していました。スウェーデンのウメオ大学の研究チームによる新しい研究は、現代のシングルセル・微生物シーケンシングの規模を扱うために設計された完全なソフトウェア・ツールキットを導入することで、この障壁に対処しています。これにより、科学者はついに、かつてない鮮明さで微生物コミュニティの遺伝的多様性をマッピングできるようになりました。

Hadrien Gourlé、Iryna Yakovenko、および彼らの同僚らが率いる研究チームは、この問題を解決するために2部構成のシステムを開発しました。第一の部分である「Bascet」は、高速で効率的なコーディング言語で書かれた強力なコマンドライン・プログラムです。これは、数百万個の細胞からの生のシーケンシング・データを取得し、扱いやすい形式に整理する「重労働」を担います。第二の部分である「Zorn」は、ユーザーフレンドリーなインターフェースであり、科学者が複雑なコードを書くことなく、データを探索、可視化、分析することを可能にします。これらのツールを合わせることで、標準的なバイオインフォマティクス・ソフトウェアでは不可能だった規模、すなわち一度の実行で100万個以上の細胞のデータを処理できるワークフローが可能になります。チームは、既知の10種の細菌からなる模擬コミュニティに、そしてより重要なことに、ヒトの唾液の実際のサンプルにこのシステムを適用することで、その威力を実証しました。

データを生成するために、チームは半透性のカプセルを用いた新しい実験室技術を使用しました。これらの小さく柔軟な容器は、個々の細菌細胞を閉じ込め、細胞同士が混ざり合うことなく、その内部でDNAを破壊し増幅することを可能にします。DNAが増幅されると、固有のバーコードが付与され、あらゆる遺伝物質が元の細胞へと遡ることができるようになります。チームは、DNAを増幅するための2つの異なる方法をテストしました。彼らは、より新しく精密な「プライマリー・テンプレート指向増幅法（primary template-directed amplification）」が、ゲノムの一部を他の部分よりもはるかに多く増幅してしまう傾向のある古い、より一般的な手法よりも、はるかに均一で信頼性の高い結果を生み出すことを見出しました。この発見は、高品質のシングルセル・データを得たいのであれば、研究者が古い技術から脱却すべきであることを示唆しています。

チームがこの新しいソフトウェアをヒトの唾液サンプルに適用した際、その結果は驚くべきものでした。彼らは、15,000個以上のプロカリオート（原核生物）細胞から、単一増幅ゲノム（single-amplified genomes）として知られる完全な遺伝的設計図の生成に成功しました。この解像度レベルは、従来のバルク・シーケンシングでは完全に不可視であった詳細を明らかにしました。例えば、標準的な手法では、歯周病に関連する Tannerella sp. oral taxon 808 として知られる、未培養の特定の細菌タイプを見逃していました。しかし、シングルセル・アプローチは、この希少な生物を検出しただけでなく、これまで見られなかった新しい系統をも発見しました。この新しい系統は、既知の細菌の他のバージョンとは異なるものであり、ブレンドされたサンプルでは失われてしまうであろう遺伝的な差異を示していました。さらに、この分析は、これらの細菌が地理的に関連している可能性があり、異なる遺伝的変異体が世界の異なる地域で優占していることを示唆しています。

また、この研究は、既知のゲノムのライブラリに依存せずにデータを処理できる、このソフトウェアの能力の重要性も強調しました。多くの場合、科学者はサンプルの中に正確にどのような種が含まれているのかを知らないため、参照マップを必要とする従来のツールを使用することが困難です。この新しいツールキットには、細胞を遺伝的パターンに基づいて直接比較し、特定の種が未知であっても、似た細胞をグループ化して差異を特定できる革新的な手法が含まれています。この能力は、「微生物のダークマター」――地球の生物多様性の大部分を構成する、未培養で未分類の膨大な数の微生物――を探索する上で極めて重要です。

高スループットな実験室手法と、スケーラブルな計算フレームワークを組み合わせることで、研究者たちは微生物科学における大きな参入障壁を取り除きました。彼らの研究は、現在すべての公開データベースに存在するゲノムの総数と同じ数の微生物ゲノムを、一度の実験で生成することが可能であることを示しています。平均を研究することから個体を研究することへのこの転換は、細菌がどのように進化し、どのように宿主と相互作用し、どのように人間の健康や疾患に寄与しているのかを理解するための新たな道を切り開きます。これらのツールはオープンソースであり、無料で利用可能です。世界の科学コミュニ界が、かつてはサイエンス・フィクションの世界の話であった解像度で、マイクロバイオームの探索を開始することを歓迎しています。