近(3)日，美國麻省理工學院(MIT)的科學家，透過CRISPR-Cas9基因編輯技術，掃描共5,072個人類基本基因及其多維的(multidimensional)表現型，創建了詳細的「基因型-表現型」資訊，並闡明這些基因型變化，對表現型造成的影響，堪稱目前規模最大、基於圖像的細胞表型分析。該研究刊登於期刊《Cell》。

(編按：基因型係指個體基因上的訊息總合，表現型則為個體外顯的模樣或型態，是基因訊息傳遞的方式之一。)

這項由MIT教授Iain M. Cheeseman和助理教授Paul C. Blainey共同領導的研究，先是透過CRISPR-Cas9技術，在人類的子宮頸癌HeLa細胞株中，篩選出5,072個基因型，同時搭配DNA顯微影像、DNA受損反應影像偵測，以及細胞中的微管(microtubules)和肌動蛋白(actin)染色進行分析。

其分析了超過3,100萬顆細胞，從中辨識出超過90%基因剔除(knockouts)後所影響的表現型，並且研究出這些基因在細胞生長過程(cellular processes)中所造成的特定作用或影響。

研究團隊運用前述的多種顯微影像進行分析，最終提取出1,084個細胞表現型的圖像參數，包括表現型強度、亞細胞分佈(subcellular distribution)、染色共定位分析(colocalization)，以及細胞和核大小和形狀等。

此外，他們經由約45萬次細胞分裂事件，分析相關的239個基因，進行活細胞的基因篩選，以及了解細胞分裂過程中，「染色體分離」步驟所需的多種基因。

該研究有效利用複雜、多維度，且基於圖像的表型數據，了解細胞生長過程中各種功能的相關基因，其規模也比過去相似的彙總分析大得多。

另外，由於基因對包括細胞質分裂、核運輸(nuclear transport)、染色體濃縮(chromosome condensation)等過程的影響，很難單以轉錄變化來識別，因此將這種透過圖像識別這些型態的研究方法應用於此，也相當的成功。

參考資料：

1. 論文原文：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(22)01359-9

2. https://www.news-medical.net/news/20221108/Scientists-determine-5072-essential-human-genes.aspx

(編譯/巫芝岳)