2024年1月22日，麻省理工学院Jonathan Weissman团队和哈佛大学医学院Vijay Sankaran团队在Nature上发表了题为Deciphering cell states and genealogies of human hematopoiesis的文章。
造血干细胞作为血液和免疫细胞的持续生产源，其克隆行为和子克隆多样性与血液疾病、癌症治疗以及衰老过程有密切联系，对于推动再生医学和精准治疗具有重大意义。然而，当前技术在追踪和解析个体HSC克隆及其后代的能力上仍然相当局限。为了深入揭示这些干细胞如何在健康和疾病状态下贡献于造血过程，我们迫切需要一种能够直接对人体体内过程进行详细的谱系追踪并在单细胞水平上同时提供丰富的细胞状态信息的综合技术。这样的技术不仅能增强我们对人类干细胞在人体内的功能及行为的理解，并且对任何体细胞演化过程，如癌症发生及转移有重要意义。
作者开发了ReDeeM技术，深度捕捉单细胞自然条形码，实现了高精度谱系追踪与多组学分析的有效结合。该技术基于10X Genomics平台的单细胞多组学技术，最大化线粒体DNA（mtDNA）覆盖率，并利用独特分子标识符（Unique Molecular Identifier，UMI）显著提高了自然条形码检测的灵敏度和准确性，从而能够检测到低异质性的罕见mtDNA突变，最终实现单细胞水平重构谱系树，并在谱系树中整合转录组和表观遗传组信息以展示了它们的功能状态和表观遗传调控模式。
ReDeeM技术实现了在人体体内高精度谱系追踪与多组学的整合分析，揭示了在年轻与衰老过程中人类HSC克隆及亚克隆结构多样性以及行为偏好性。该技术有望普遍应用于其他生物系统，能够深入研究体细胞在不同生物学背景下的演化过程。
