一項(xiàng)由威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院、紐約長老會(huì)醫(yī)院和紐約基因組中心的研究人員共同領(lǐng)導(dǎo)的研究表明，一種新方法可以以前所未有的分辨率闡明整個(gè)器官或腫瘤中細(xì)胞的身份和活動(dòng)。

1月2日發(fā)表在《自然生物技術(shù)》(Nature Biotechnology)雜志上的一篇論文描述了這種方法，它記錄了組織樣本中基因活動(dòng)模式和細(xì)胞中關(guān)鍵蛋白質(zhì)的存在，同時(shí)保留了細(xì)胞精確位置的信息。這使得創(chuàng)建復(fù)雜的、數(shù)據(jù)豐富的器官“地圖”成為可能，包括病變器官和腫瘤，這可能在基礎(chǔ)和臨床研究中廣泛應(yīng)用。

“這項(xiàng)技術(shù)令人興奮，因?yàn)樗刮覀兡軌蚶L制組織的空間組織，包括細(xì)胞類型、細(xì)胞活動(dòng)和細(xì)胞間的相互作用，這是前所未有的”。

論文一位共同通訊作者是位于加州的生物技術(shù)公司10x Genomics的Marlon Stoeckius博士，該公司生產(chǎn)用于組織樣本中細(xì)胞分析的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備。三位共同第一作者是Nir Ben-Chetrit博士、Xiang Niu和Ariel Swett，他們分別是實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員、研究生和研究技術(shù)員。

這種新方法的誕生來自科學(xué)家和工程師們的共同努力，他們正在開發(fā)更好的方法，在微觀尺度上“觀察”器官和組織是如何工作的。近年來，研究人員取得了重大進(jìn)展，特別是在分析單個(gè)細(xì)胞或小細(xì)胞群中的基因活性和其他信息層的技術(shù)方面。然而，這些技術(shù)通常需要溶解組織，并將細(xì)胞與鄰近細(xì)胞分離，因此有關(guān)被測細(xì)胞在組織中的原始位置的信息就會(huì)丟失。這種新方法也能捕捉到空間信息，而且分辨率很高。

該方法被稱為空間蛋白質(zhì)和轉(zhuǎn)錄組測序(SPOTS)，部分基于現(xiàn)有的10x基因組學(xué)技術(shù)。它使用玻璃載玻片，適用于用普通的基于顯微鏡的病理方法對組織樣本進(jìn)行成像，其中也有涂有數(shù)千種特殊的探針分子。每個(gè)探針分子都包含一個(gè)分子“條形碼”，表示其在載玻片上的二維位置。當(dāng)薄片組織樣本被放置在載玻片上并使其細(xì)胞具有滲透性時(shí)，載玻片上的探針分子會(huì)捕獲相鄰細(xì)胞的信使RNA (mRNAs)，后者本質(zhì)上是活性基因的轉(zhuǎn)錄本。該方法包括使用與組織中感興趣的蛋白質(zhì)結(jié)合的設(shè)計(jì)抗體，也可以與特殊的探針分子結(jié)合。通過快速、自動(dòng)化的技術(shù)，研究人員可以識(shí)別捕獲的mRNA和選擇的蛋白質(zhì)，并將它們精確地映射到它們在組織樣本中的原始位置。所得到的圖可以單獨(dú)考慮，也可以與樣本的標(biāo)準(zhǔn)病理成像進(jìn)行比較。

研究小組展示了正常小鼠脾臟組織上的SPOTS，揭示了該器官的復(fù)雜功能結(jié)構(gòu)，包括不同細(xì)胞類型的集群，它們的功能狀態(tài)，以及這些狀態(tài)如何隨著細(xì)胞位置的變化而變化。

為了突出SPOTS在癌癥研究中的潛力，研究人員還用它來繪制小鼠乳腺腫瘤的細(xì)胞組織。由此產(chǎn)生的圖譜描繪了被稱為巨噬細(xì)胞的免疫細(xì)胞在兩種不同狀態(tài)下的蛋白質(zhì)標(biāo)記——一種狀態(tài)是活躍的和抗腫瘤的，另一種狀態(tài)是免疫抑制的，并形成保護(hù)腫瘤的屏障。

“我們可以看到，這兩種巨噬細(xì)胞亞群存在于腫瘤的不同區(qū)域，并與不同的細(xì)胞相互作用——微環(huán)境的差異可能導(dǎo)致了它們不同的活動(dòng)狀態(tài)”。

作者補(bǔ)充說，腫瘤免疫環(huán)境的這些細(xì)節(jié)（由于腫瘤內(nèi)免疫細(xì)胞的稀疏，通常無法解決的細(xì)節(jié)）可能有助于解釋為什么一些患者對免疫增強(qiáng)療法有反應(yīng)，而另一些則沒有，因此可以為未來免疫療法的設(shè)計(jì)提供信息。

SPOTS的初始版本具有空間分辨率，這樣得到的數(shù)據(jù)集的每個(gè)“像素”至少可以匯總幾個(gè)細(xì)胞的基因活動(dòng)信息。然而，作者表示，研究人員希望很快將這種分辨率縮小到單個(gè)細(xì)胞，同時(shí)增加其他層的關(guān)鍵細(xì)胞信息。

Journal Reference:

1. Nir Ben-Chetrit, Xiang Niu, Ariel D. Swett, Jesus Sotelo, Maria S. Jiao, Caitlin M. Stewart, Catherine Potenski, Paulius Mielinis, Patrick Roelli, Marlon Stoeckius, Dan A. Landau. Integration of whole transcriptome spatial profiling with protein markers. Nature Biotechnology, 2023; DOI: 10.1038/s41587-022-01536-3