Er is een revolutie gaande op het snijvlak van de biologie en de informatica. We kunnen de eigenschappen van steeds meer afzonderlijke humane cellen aflezen in steeds minder tijd, waardoor we die cellen kunnen sorteren en profileren. Zo krijgen we bijvoorbeeld inzicht in de celtypes waaruit een tumor ontstaat en kunnen we deze heel gericht te lijf gaan. Dat inzicht is zeer welkom want veel van de huidige therapieën zijn niet doelgericht en daardoor onnodig agressief. Marcel Reinders, hoogleraar aan de TU Delft, doet onderzoek in de bioinformatica en vertelt over de ontwikkelingen in single cell data analyse.  Want: de kracht zit in de kleine getallen.

Hoe ben je in het vakgebied van de bioinformatica terechtgekomen?

© 2017 Mark Prins

“Ik deed onderzoek op het gebied van de image processing, het comprimeren van videobeelden, toen de TU Delft rond 1997 enkele grote onderzoeksprojecten startte. Een van die projecten was het maken van een eiwitchip in navolging van de microarray, een RNA-chip waarmee je in één keer de expressie van twintigduizend genen tegelijkertijd kan meten. De projectleiders bedachten dat wat je voor RNA kan, ook voor eiwitten moet kunnen. En dat is veel interessanter, want eiwitten zijn de stofjes in de cel die het echte werk doen. Op een gegeven moment zochten de onderzoekers iemand voor het interpreteren van de data. Zij gingen aan de slag met het maken van de chip, en ik zat erbij om de data uit te lezen.”

“Toen we begonnen met het project van de eiwitchip, was er nog heel wat onbekend. Ik wist wel veel van machine learning, maar niemand wist iets van de toepassing daarvan op dit soort nieuwe data. Voor elke microarray krijg je informatie van twintigduizend genen. Op basis van deze metingen moet je van elk gen uitvinden welke rol het speelt, bijvoorbeeld of het betrokken is bij het ontstaan van kanker. Die ontwikkeling, je weg vinden in een grote hoeveelheid biologische data, is uiteindelijk het vakgebied van de bioinformatica geworden.”

Hoe ver zijn we in al die jaren gekomen?

“We weten onder andere dat bulkmateriaal, bijvoorbeeld uit een tumorbiopt, heterogeen is. Elke tumor bestaat uit meerdere soorten cellen, die elk op hun eigen manier geëvolueerd zijn. Eigenlijk zijn het meerdere tumoren. Dat is ook de reden dat veel van de huidige therapieën tegen kanker niet werken: 99 procent van de tumor gaat dood, maar die ene kloon, dat ene groepje, blijft overleven. Daardoor komt de tumor terug, soms zelfs hardnekkiger dan daarvoor. Die heterogeniteit zit dus heel veel dingen in de weg. Vanaf zo’n vijf jaar geleden wilden onderzoekers dan ook iedere cel op zichzelf bekijken, en niet de bulk.”

“Wij bioinformatici krijgen steeds meer ruwe data onder ogen. We clusteren het, maken het inzichtelijk en doen voorspellingen. In de toekomst kunnen we uit die data hopelijk een model opbouwen van een cel; misschien ooit van een heel weefsel.”

Hoe gaat dat in zijn werk?

“Tegenwoordig kunnen we DNA sequencen: je knipt het in stukjes en leest het direct uit. Het sequencen van het humane genoom duurde tien jaar, nu kan je hetzelfde binnen één dag doen voor een fractie van de kosten. Ook de resolutie van zo’n apparaat is voldoende voor kleine hoeveelheden. Je hebt dus de bulk niet meer nodig om DNA te meten, je kan het voor elke cel individueel meten. De truc zit hem in het verkrijgen van single cells uit de bulkDaarvoor is Dropseq de gangbare methode: je laat een cel door een aantal smalle gangetjes heen lopen, waardoor hij geïsoleerd is. Je kunt dan een barcode op het DNA in de cel plakken, waarna je het DNA van die cel weer in een pool van meerdere cellen doet, die je vervolgens weer kan sequencen. Maar omdat je het DNA van elke cel hebt gemarkeerd, kun je de metingen herleiden naar de individuele cel. Vanaf de introductie van Dropseq, zo’n twee à drie jaar geleden, is het heel hard gegaan. Eerst konden we in een pool maar enkele cellen onderscheiden, maar intussen is het al mogelijk om miljoenen cellen te poolen. In de komende jaren zal dat aantal alleen nog maar stijgen.”

Hoe ziet die data eruit na het samenvoegen van die cellen, en wat kunnen we ermee?

“We kunnen de cellen visueel clusteren op basis van het gemeten profiel, door ze bijvoorbeeld een kleurcode te geven. Op die manier hebben onderzoekers ontdekt dat er in het bloed 140 verschillende cellen aanwezig zijn: veel meer dan we tot nu toe dachten. Zulke biologische inzichten gaan ons verder brengen, bijvoorbeeld bij het ontdekken van zeldzame celtypen die noodzakelijk zijn bij de afweer.”

Laten we teruggaan naar het voorbeeld van de tumor. Hoe kunnen kankerpatiënten profiteren van dit nieuwe inzicht?

“Als je uitgaat van een tumorbiopt dat je volledig single cell kunt screenen, dan weet je precies welke verschillende celtypes zich in de tumor bevinden. Daarop kun je je therapie aanpassen. Als je de tumor volledig in kaart kunt brengen, weet je ook welke cocktail van geneesmiddelen het beste werkt. Maar het is niet zo simpel als ‘we pakken de medicijnen, gooien ze bij elkaar en dan werkt het’: met meerdere geneesmiddelen kan ook toxiciteit optreden.”

Hoe zie je met al deze ontwikkelingen de toekomst voor je?

“Ik denk dat we over zo’n tien jaar ziekteprocessen en grote delen van het lichaam in kaart kunnen brengen met single cell-data. Er zijn al enkele grote initiatieven zoals de Cancer Genome Atlas, waarbij alle data rond kanker bij elkaar wordt gebracht. Op die manier is het hele humane brein ook al in kaart gebracht. De volgende stap is het hele lichaam. Dat geeft ons kennis: wat het lichaam is, waaruit het bestaat, wat er mis kan gaan, en wat mogelijkheden zijn om te interveniëren. Die systemen zijn ook in ontwikkeling en een van de grote voorbeelden daarvan is CRISPR-CAS: daarmee kunnen we heel gericht een verandering maken in het genetische materiaal. Als jij dus weet dat je een mutatie bezit waarmee je een grotere kans hebt op borstkanker, dan hoef je niet je borst te laten amputeren, maar kun je je cellen genetisch laten repareren. De technologie is er gewoon, en we kunnen er de gezondheid mee verbeteren. We moeten er niet onze ogen voor sluiten en hard roepen dat we hem niet mogen gebruiken. Dat gaat toch wel gebeuren, dus kunnen we er maar beter een positieve draai aan geven.”

Dit artikel verscheen in oktober 2017 op Nodes, het science blog van de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica van de TU Delft. 

Foto: Mark Prins

Laat een reactie achter