深度視覺蛋白質組學:對單個癌細胞空間表徵,發現癌症治療新靶點

Andreas Mund 副教授還表示,DVP 技術不僅可以用於癌症的診斷分析,還可以應用其他疾病。

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撰文 | nagashi

編輯 | 王多魚

排版 | 水成文

蛋白質是構成生物體的主要成分,同時也是生命活動的主要承擔者,研究蛋白質的結構、功能和分佈將為疾病致病機理髮現、癌症的早期診斷及新型標誌物研發提供了準確全面的資訊,為人類的疾病治療策略、藥物開發等提供新方案。

然而,儘管基於成像和基於質譜的空間蛋白質組學方法取得了許多進展,但將成像與單細胞解析度蛋白質豐度測量聯繫起來仍然是一個挑戰。

近日,哥本哈根大學領導的研究團隊在 Nature Biotechnology 期刊發表了題為: Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity  的研究論文。

該研究開發了一種名為“ 深度視覺蛋白質組學 ” (Deep Visual Proteomics,DVP) 的新方法。 該方法結合了先進的顯微技術人工智慧和超高靈敏度蛋白質組學來表徵單個腫瘤細胞的特性,可以無偏倚地量化腫瘤細胞中的數千種蛋白質,以此揭示驅動腫瘤進化的機制以及腫瘤的全新治療靶點。

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深度視覺蛋白質組學 (DVP) ,是一種將人工智慧驅動的細胞表型圖像分析與自動化的單細胞或單核鐳射顯微解剖以及超高靈敏度質譜相結合的新技術。

具體而言,DVP 技術將四種不同技術進步結合到一個工作流程中:首先,先進的顯微技術可以生成高解析度的組織圖;其次,在鐳射顯微切割和單細胞採集之前,使用機器學習演算法對細胞進行精確分類。然後用質譜分析特定類型的正常或患病細胞,繪製蛋白質圖譜,以此了解疾病的致病機制。

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DVP技術的概念和工作流程

利用這項技術,研究人員可以有效地將顯微鏡下看到的細胞的生理特徵與蛋白質的功能聯繫起來,將蛋白質豐度與複雜的細胞或亞細胞表型聯繫起來,同時保留空間背景。這在以前是不可能實現的。

該研究的第一作者 Andreas Mund 副教授表示:“深度視覺蛋白質組學是我們的新概念,它可能成為分子病理學的遊戲規則改變者。通過這項新技術,我們可以識別數千種蛋白質,並確定其具體種類。”

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DVP技術可以識別數千種蛋白質,並確定其具體種類

在原發性黑色素瘤組織中,研究團隊通過 DVP 技術發現,當正常黑色素細胞轉變為完全侵襲性黑色素瘤時,空間分辨的蛋白質組發生了變化,如轉移性垂直生長中的 mRNA 剪接失調,這與減少的干擾素信號轉導和抗原呈遞一致。

更重要的是,DVP 技術所挖掘到的蛋白質組資訊揭示了驅動腫瘤發展的機制,並指導從癌症患者活檢的單個組織切片中直接尋找新的治療靶點。

對此,Andreas Mund 副教授興奮地表示,DVP 技術暴露了癌細胞內部的分子宇宙!當我們生病時,細胞的內部的蛋白質組會發生變化,正因為如此,繪製蛋白質圖譜可以幫助我們確定為什麼腫瘤會在特定患者身上發生,這種腫瘤有哪些弱點,以及哪種治療策略可能被證明是最有益的。

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DVP技術應用於原發性黑色素瘤組織的蛋白質組學分析

Andreas Mund 副教授還表示,DVP 技術不僅可以用於癌症的診斷分析,還可以應用其他疾病。由於一張切片可以包含數十萬個細胞,DVP 可以發現和描述罕見的細胞狀態和相互作用。與單細胞轉錄組相比,DVP 可以很容易地分析細胞外基質 (ECM) 的亞細胞結構和空間動力學。此外,隨著蛋白質組學技術的進一步改進,DVP 也應該適合在單細胞水準上研究蛋白質形態和翻譯後修飾。

總而言之,這項研究基於顯微技術、人工智慧和質譜分析開發了一項新的蛋白質組學分析技術——深度視覺蛋白質組學 (DVP) ,該技術可以在組織環境中保留精確空間蛋白質組資訊的能力,對臨床樣本的分子譜分析具有重要意義,也有望為 癌症等難以捉摸的疾病提供新的治療方法和策略。

論文連結

https://www.nature.com/articles/s41587-022-01302-5

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