瑞典Pixelgen Technologies公司和卡羅林斯卡醫學院的研究人員合作開發出一種技術，這種技術能夠以全新的方式繪制單個細胞中的蛋白質圖譜?，F在，人們不僅能測定蛋白質的數量，還能測定它們在細胞膜中的分布以及它們之間的相互作用。

這篇題為“Molecular pixelation: spatial proteomics of single cells by sequencing”的論文于2024年5月8日發表在《Nature Methods》雜志上。

細胞表面蛋白的空間分布控制著免疫系統的重要過程，如細胞間通訊和移動。蛋白空間排布的研究通常會采用熒光顯微鏡或成像流式細胞術。這些方法在多重分析和通量方面存在限制，信噪比也會受到自發熒光和串色效應影響。

為此，瑞典的科學家們開發出一種名為分子像素化（Molecular Pixelation，簡稱MPX）的新技術。這是一種無需光學設備的方法，利用抗體-寡核苷酸偶聯物（AOC）和基于DNA的分子像素與固定細胞中的蛋白質靶點結合，以高度多重的方式檢測細胞表面蛋白的排布。

這種分析在標準反應管中進行，無需制備單細胞懸液。通過加入唯一分子標識符（UMI），將空間上靠近的AOC依次關聯到局部鄰域，從而實現蛋白質排布的空間分析。之后對生成的擴增子進行測序，并根據單細胞的數據圖形來推斷蛋白質的空間關系。

研究人員利用靶向免疫細胞表面蛋白的76種AOC和4種對照AOC，證實了分子像素化方法可根據外周血單核細胞的蛋白質豐度來生成單細胞數據。UMAP圖像中的細胞聚類對應于PBMC中的主要細胞群體，且各個靶點（如CD19、CD4等）的豐度符合預期的模式。

作者之一、卡羅林斯卡醫學院的Petter Brodin教授表示：“通過了解蛋白質在單個細胞中的行為，我們可以更好地研究癌癥和炎癥性疾病。此外，我們還可以利用這種技術來評估新藥及其對蛋白質在細胞中分布的影響。”

研究人員認為，這種方法為單細胞水平的蛋白質組學研究提供了空間維度。它有望為細胞運動、細胞活化、藥物作用模式、藥物靶點發現等研究提供新的見解。

此外，分析生成的圖形數據特別適合神經網絡和機器學習。目前，實驗室操作需要2天時間，且每個細胞需要12萬條讀數，以確保生成可靠的空間圖譜。他們預計通量會隨著測序能力的提高而擴展。

Petter Brodin表示，下一步他們打算用分子像素化技術來研究癌癥、免疫系統以及蛋白質分布會隨著時間變化的其他過程。

“這真是令人興奮，因為它將為單細胞分析開辟全新的可能性，有助于我們了解生物學過程，”他說。

（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-5）