人类是多细胞生物，身体可能有 50 兆个细胞。当你读完这句话，可能其中的几千万个细胞已汰旧换新了。
「人体由细胞构成」是今天几乎人人皆知的常识，然而这却不是显而易见的。在 1665 年，英国博物学家罗伯特·虎克，首次用显微镜发现了植物细胞，但他还未意识到那是植物的结构单位。
要到 1838 年，累积了不少科学家的观察，德国耶拿大学的植物学家马蒂亚斯·雅各布·施莱登才提出「细胞是一切植物的基本单位」和「一切植物藉以发展的根本实体」的学说。不久后，德国卢万大学的解剖学家泰奥多尔·许旺于 1839 年把细胞说扩大到动物界。
细胞理论：一切动植物都由细胞和细胞产物所构成细胞理论现在已经成为生物学的基础。我们知道，细胞是一个有机体，一切动植物都由细胞发育而来，并由细胞和细胞产物所构成；细胞是一个相对独立的单位，既有自己的生命，又对与其他细胞共同组成的整体的生命起作用；新细胞可以从以前存在的活细胞中产生。
可是儘管已发展了 180 年，我们对细胞的大部分运作方式仍毫无头绪。
我们现在知道，就我们人体而言，细胞构成了组织，组织构成了器官，而运作配合无间的器官构成了完整的人体。每颗细胞就像一个超小型工厂，里头装有各式各样的奈米机器－蛋白质来执行各种工作，分别担负起酵素、结构和讯号传递等等的功能。
而製造蛋白质的蓝图就编码在 DNA 的序列内，透过转录出 RNA，再经由核糖体等转译出蛋白质，就像工程师到总部的资料库拷贝出蓝图副本，再到工厂去用大型机械施工製造小机器一样。简单来说，许多疾病的根源，是来自于 DNA 蓝图在複製的过程中出了差错，蓝图发生了变化而做出劣质的奈米机器。
想彻底了解健康问题，要先了解细胞的运作机制因此，要了解许多困扰现代人的健康问题，从癌癌、过敏、糖尿病到老化等等，都要了解到细胞中到底出了啥状况。新方法上可能从几个方面下手：
一个是利用转录体学的方法，去定性和定量细胞表现出的 RNA。这就像商业间谍跑到工厂里去收集工程师拷贝出来的蓝图副本有哪些，每种蓝图有几份，从而估计奈米机器的种类和数量来推测一家企业的投资方向。
另一个方法是利用「表观基因体学」的方法，分析 DNA 及其缠绕的蛋白质上的化学修饰，就像间谍潜入企业总部去偷看哪些蓝图的卷宗从书架上取出打开了，从而推测哪些蓝图可能会被工程师拿去拷贝；或者直接用「蛋白体学」的方法监测蛋白质的种类和量。
这些方法都各有优缺点及局限性，一般上要科学家各凭本事用不同方法研究后才会得到可靠的结论。
上述方法过去受限于技术，科学家只能拿一堆细胞来玩，才有办法取得足够的分子进行实验；另外，除了少数细胞的形态和位置容易被判断，科学家一般要借助某类特定细胞独特的分子标记来认出它们，可是往往又会发现带来「独特」分子标记的细胞群其实又能细分成有不同性质和功能。
此外，也有愈来愈多的研究发现，很多组织都是由异质性颇高的细胞组成，就连声名狼藉的肿瘤，也由一堆不同细胞构成，如血管、淋巴管和免疫细胞。
因此如果无法把研究的对象精确地锁定到单细胞的层次，就难以完全了解那些不同细胞之间的互动关係。还好的是，生命科学的进展一日千里，技术的发展和突破开始让科学家能够锁定单一细胞来研究其分子和生化机制。
最新一期的《自然》就为这个里程碑推出了一个特辑来探讨这个进展和趋势。
越来越多的科学家正在跳入单细胞分析，跨越了细胞生物学、发育生物学、基因体学和生物资讯学的传统领域。由于单细胞提供的 RNA 实在太少，我们需要更精準的实验方法，并且犯错空间更小，我们也将需要更複杂的分析工具，这有赖计算生物学家开发适合生物学家使用的软体，才能让单细胞研究普及 [1]。
一颗受精卵是如何一再分裂再分化形成千变万化的各种各样细胞的？能够了解这複杂又精緻调控的过程是发育生物学家的梦想，不过我们离这目标还非常远，因为单单要搞清楚哪些子细胞是从哪些母细胞分裂和分化而来，就很头痛了。
除了一些实验室里经常被研究的细胞类型，我们人体的大部分细胞的亲缘谱系还不那幺明确，科学家过去也只能从线虫这种细胞数有限而且好养又透明的小动物身上，了解到成年线虫身上 671 颗细胞的家谱。
有了一种称作 CRISPR–Cas9 的基因体编辑技术，可以在细胞中製造特定的突变，科学家就可利用单细胞分析的技术追蹤它们的后代。西雅图华盛顿大学的遗传学家 Jay Shendure 等人，利用了这个方法成功地追蹤了斑马鱼的细胞家谱，结果他们发现有些器官大部分细胞仅来自胚胎发育早期的几个细胞，例如 98% 的血球细胞仅来自一千个家谱中的五个 [2]。
当发育成熟后，我们拥有大量的不同细胞。哈佛大学和 MIT 的博德研究所、英国维康信託基金会去年就共同启动了「国际人类细胞图谱计画」，目标以最新技术、由细胞层级重新描述和阐释人类健康和疾病的定义。计画内容包含重新定义与编列所有人体细胞类型及其子型、确认不同细胞类型在组织和人体中的分布、区分细胞状态、分辨细胞转换过程的关键特徵、追蹤细胞谱系的历史等。
博德研究所精力旺盛的 Aviv Regev 主持了这个野心勃勃的计画 [3]，找了 28 位科学家成立委员会主持超过 500 位科学家出席的研讨会，并且得到脸书创办人祖克柏夫妇主持的慈善基金会 Chan Zuckerberg Initiative 赞助。
然而，也有科学家质疑这个大型计画对其他重要的计画有人才和经费上的排挤效应，也有人怀疑单细胞技术的精準度真的够高吗？他们需要用精密的设备把细胞从组织中原封不动地中分离出来，然后把里头的 RNA 萃取出来送去定序，当鉴别出了细胞类型及其子型，还得透过複进的运算把细胞在人体和组织中的分布位置给找到。
据以色列魏兹曼科学研究院的免疫学家 Amir Giladi 和 Ido Amit 的分析 [4]，过去五年来已有超过廿家实验室成功利用单细胞基因体技术，发现过去从未发现的免疫细胞，例如在肠道发现了不表现 T 细胞受器的 15 种先天性淋巴球亚型，和特定肿瘤生长时期有关的免疫细胞等等。他们最近也用了该技术在脑中发现了和疾病有关的新免疫细胞。
除了细胞间的关係，也有细胞内的运作除了一系列报导和评论，《自然》当期也有一篇新研究论文示範了单细胞研究将如果让我们窥视细胞内在的运作。
英国剑桥附近的巴布拉姆研究所的永野高志等人，製作了 1,992 颗小鼠胚胎干细胞的 Hi-C 图谱，分析了小鼠细胞染色质在分裂週期中的动态变化 [5]。
染色质是由 DNA 与蛋白质组合成的複合物，也是构成染色体的结构。Hi-C 的技术基本上是用化学的方法把 DNA 和蛋白质複合物固定后，利用化学标记把折叠在一块的 DNA 捕捉下来再送去定序，能够让我们发现 DNA 在染色质中複杂的立体折叠关係 [6]。
结语相信在不久的将来会有愈来愈多实验室投入单细胞技术的研究。在细胞理论发展了近两百年后，科学家终于能够用新的技术解决许多旧的问题以及发掘新的研究方向，这些重大的突破相信未来会改写不少生命科学领域的教科书，并且在生医应用上开发出更出新产品，让我们拭目以待吧！
参考资料：1) Perkel, M. J. Single-cell sequencing made simple. Nature 547, 125–126doi:10.1038/547125a
2) Callaway, E. The trickiest family tree in biology. Nature 547, 20–22doi:10.1038/547020a
3) Nowogrodzki, A. How to build a human cell atlas. Nature 547, 24–26doi:10.1038/547024a
4) Giladi, A. & Amit, I. Immunology, one cell at a time. Nature 547, 27–29doi:10.1038/547027a
5) Nagano, T., et al. Cell-cycle dynamics of chromosomal organization at single-cell resolution. Nature 547, 61–67doi:10.1038/nature23001
6) Beagrie, R. A. & Pombo, A. Cell cycle: Continuous chromatin changes. Nature 547, 34–35doi:10.1038/547034a
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