Nature Methods：新方法实现单细胞水平的空间蛋白质组分析

　　

瑞典Pixelgen Technologies公司和卡罗林斯卡医学院的研究人员合作开发出一种技术，这种技术能够以全新的方式绘制单个细胞中的蛋白质图谱。现在，人们不仅能测定蛋白质的数量，还能测定它们在细胞膜中的分布以及它们之间的相互作用。

这篇题为“Molecular pixelation: spatial proteomics of single cells by sequencing”的论文于2024年5月8日发表在《Nature Methods》杂志上。

细胞表面蛋白的空间分布控制着免疫系统的重要过程，如细胞间通讯和移动。蛋白空间排布的研究通常会采用荧光显微镜或成像流式细胞术。这些方法在多重分析和通量方面存在限制，信噪比也会受到自发荧光和串色效应影响。

为此，瑞典的科学家们开发出一种名为分子像素化（Molecular Pixelation，简称MPX）的新技术。这是一种无需光学设备的方法，利用抗体-寡核苷酸偶联物（AOC）和基于DNA的分子像素与固定细胞中的蛋白质靶点结合，以高度多重的方式检测细胞表面蛋白的排布。

这种分析在标准反应管中进行，无需制备单细胞悬液。通过加入唯一分子标识符（UMI），将空间上靠近的AOC依次关联到局部邻域，从而实现蛋白质排布的空间分析。之后对生成的扩增子进行测序，并根据单细胞的数据图形来推断蛋白质的空间关系。

研究人员利用靶向免疫细胞表面蛋白的76种AOC和4种对照AOC，证实了分子像素化方法可根据外周血单核细胞的蛋白质丰度来生成单细胞数据。UMAP图像中的细胞聚类对应于PBMC中的主要细胞群体，且各个靶点（如CD19、CD4等）的丰度符合预期的模式。

作者之一、卡罗林斯卡医学院的Petter Brodin教授表示：“通过了解蛋白质在单个细胞中的行为，我们可以更好地研究癌症和炎症性疾病。此外，我们还可以利用这种技术来评估新药及其对蛋白质在细胞中分布的影响。”

研究人员认为，这种方法为单细胞水平的蛋白质组学研究提供了空间维度。它有望为细胞运动、细胞活化、药物作用模式、药物靶点发现等研究提供新的见解。

此外，分析生成的图形数据特别适合神经网络和机器学习。目前，实验室操作需要2天时间，且每个细胞需要12万条读数，以确保生成可靠的空间图谱。他们预计通量会随着测序能力的提高而扩展。

Petter Brodin表示，下一步他们打算用分子像素化技术来研究癌症、免疫系统以及蛋白质分布会随着时间变化的其他过程。

“这真是令人兴奋，因为它将为单细胞分析开辟全新的可能性，有助于我们了解生物学过程，”他说。