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前言

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在當(dāng)今這個科研節(jié)奏飛快的時代,，想要把科學(xué)論點高調(diào)地發(fā)表在頂級期刊上往往需要運用多種技術(shù)采集“立體而豐滿"的結(jié)果作為論據(jù)支持,。以組織樣本為例，要實現(xiàn)單細(xì)胞分析,，我們很容易會想到流式細(xì)胞術(shù)（Flow cytometry）,。在此基礎(chǔ)上進行空間定位分析，免疫組化（Immunohistochemistry）的優(yōu)勢則非常明顯,。而說到蛋白組學(xué)分析,，質(zhì)譜分析法（Mass spectrometry）無疑是最“接地氣"的手段。喜愛高效率的我們不禁會問：“有沒有一個技術(shù)能綜合單細(xì)胞,、空間定位和蛋白組學(xué)分析的優(yōu)點呢？" 這時,，徠卡人會自豪地告訴你：“Cell DIVE^TM了解一下~" 接下來,，讓我們結(jié)合實際應(yīng)用，看看Cell DIVE^TM在單細(xì)胞,、空間定位和蛋白組學(xué)分析方面的優(yōu)勢,。
 

小鼠腸道簇狀細(xì)胞單細(xì)胞分析

通過成像手段實現(xiàn)單細(xì)胞分析的最大難點在于如何實現(xiàn)單一樣本的多色標(biāo)記。傳統(tǒng)熒光免疫組化技術(shù)受到熒光染料光學(xué)特征的限制,，難以完成一個樣本內(nèi)超過7種生物標(biāo)志分子的成像任務(wù),。Cell DIVE^TM技術(shù)通過多輪染色的手段克服了該難題，可以在一個樣本內(nèi)實現(xiàn)多于60種生物標(biāo)志物的成像檢測,。配合病理分析軟件,，可以輕松地完成每個細(xì)胞內(nèi)各種生物標(biāo)志分子的半定量分析。

下面這篇文章就是我們美國范德比爾特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心（Vanderbilt University Medical Center）的客戶用Cell DIVE^TM完成的小鼠小腸簇狀細(xì)胞（Tuft cells）14種生物標(biāo)志物的成像和異質(zhì)性分析^[1],。簇狀細(xì)胞,，也叫做多吞飲小管細(xì)胞 （Caveolated cells），是一種分布于胃腸道的罕見細(xì)胞類型,，約占所有腸上皮細(xì)胞的0.4%,，其頂端呈現(xiàn)密集的微絲結(jié)構(gòu)，并在化學(xué)傳感（Chemosensing）中發(fā)揮作用,。

作者通過功能性蛋白檢測不僅發(fā)現(xiàn)了小腸簇狀細(xì)胞的數(shù)量,、組成和功能受飲食和腸道菌群調(diào)控的規(guī)律，還發(fā)現(xiàn)了Hopx和p-EGFR高表達的兩個新簇狀細(xì)胞亞群,，為腸道簇狀細(xì)胞的進一步研究提供了基礎(chǔ)框架,。在本研究中，Cell DIVE^TM發(fā)揮了強大的單細(xì)胞分析能力,，幫助作者完成簇狀細(xì)胞的精確定位和功能性分子表達量分析（圖2）,。

圖2 小鼠簇狀細(xì)胞（Tuft cells）超多標(biāo)成像-分析圖 ^[1] 

（1A）細(xì)胞圈選分割示意圖,，（2A & B）細(xì)胞群體t-SNE分析及簇狀細(xì)胞異質(zhì)性分析，（3）簇狀細(xì)胞功能性分子熒光成像圖,。

腫瘤-免疫細(xì)胞空間定位分析

分子空間定位信息的呈現(xiàn)是顯微成像技術(shù)的傳統(tǒng)優(yōu)勢,，但難以對成像數(shù)據(jù)進行深度信息挖掘，導(dǎo)致圖像往往只能作為文章結(jié)論的“助攻"型結(jié)果,。作為一套整體解決方案,，Cell DIVE^TM結(jié)合了當(dāng)今定量病理分析行業(yè)的金標(biāo)準(zhǔn)——HALO軟件（圖3），使圖像深層信息的呈現(xiàn)不再遙不可及,。單細(xì)胞生物標(biāo)志物定量,、組織區(qū)域AI智能識別、細(xì)胞密度/浸潤/距離分析等HALO最擅長的分析方式能輕松解碼超多標(biāo)圖像的隱藏信息,。

圖3 HALO定量病理分析示意圖

接下來,，我們通過一篇由美國梅奧診所（Mayo Clinic）的客戶發(fā)表的惡性黑色素瘤微環(huán)境研究的文章來看看Cell DIVE^TM強大的空間定位分析能力^[2]。腫瘤微環(huán)境中腫瘤細(xì)胞和免疫細(xì)胞的相互作用關(guān)系對研究腫瘤免疫應(yīng)答具有重要意義,。

作者用Cell DIVE^TM技術(shù)對173例III期惡性黑色素瘤病人臨床樣本中21種生物標(biāo)志分子進行成像（圖4）,，進而通過分析多個免疫細(xì)胞亞群的浸潤特征，找到?jīng)Q定異質(zhì)性腫瘤微環(huán)境中淋巴細(xì)胞浸潤的關(guān)鍵因素——高表達HLA-1的腫瘤細(xì)胞,。在本研究中,，Cell DIVE^TM展現(xiàn)了優(yōu)秀的批量數(shù)據(jù)處理和空間定位分析能力，幫助作者完成不同HLA表達水平的腫瘤細(xì)胞與淋巴細(xì)胞的精準(zhǔn)定位分析（圖4-6A）,。

圖4 黑色素腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞空間定位分析圖 ^[2] 

（1B）腫瘤病人淋巴結(jié)分區(qū)視野選擇示意圖,，熱圖顯示所選視野標(biāo)記分子表達差異，（3A & B）腫瘤微環(huán)境中淋巴細(xì)胞浸潤密度分析,，（6A）免疫細(xì)胞空間定位分析,。

結(jié)腸癌MAPK信號通路蛋白組學(xué)分析

技術(shù)研發(fā)初期，Cell DIVE^TM之所以選擇多輪抗體標(biāo)記路線的原因之一是為了突破單一樣品中檢測生物標(biāo)志分子的數(shù)量限制,。作為一種理論上沒有標(biāo)記上限的實驗手段,，多輪抗體標(biāo)記法可以更好地滿足后續(xù)蛋白組學(xué)分析在標(biāo)志分子數(shù)量上的需求。

為了更高效地進行實驗設(shè)計,，Cell DIVE^TM研發(fā)團隊在技術(shù)研發(fā)的同時,，進行了抗體庫的建立。目前,，已經(jīng)完成了350余種特異性抗體的Cell DIVE^TM技術(shù)兼容性測試,。不僅如此，我們還根據(jù)多個領(lǐng)域內(nèi)著名的生信數(shù)據(jù)庫（如KEGG PATHWAY等）將抗體按照不同研究方向進行歸類,。用戶可以在抗體庫內(nèi)根據(jù)自己感興趣的研究方向查找關(guān)鍵蛋白,，極大地提高了實驗設(shè)計環(huán)節(jié)中抗體選擇的效率（圖5）。

圖5 腫瘤研究Cell DIVE^TM已驗證抗體數(shù)（部分）

Cell DIVE^TM研發(fā)時期的一篇文章向我們展現(xiàn)了上述的抗體資源庫在腫瘤病理分型方面具有優(yōu)勢^[3]。為了優(yōu)化結(jié)直腸癌病理分型系統(tǒng),，作者利用抗體資源中的一系列生物標(biāo)志物對747例I至III期結(jié)直腸癌樣本進行了Cell DIVE^TM單細(xì)胞空間蛋白組學(xué)分析,。針對不同生理事件和關(guān)注的信號通路，作者選取了細(xì)胞應(yīng)激,、細(xì)胞外基質(zhì),、調(diào)節(jié)蛋白和激酶等61種生物標(biāo)志分子。

通過蛋白組學(xué)分析,，作者發(fā)現(xiàn)mTORC1通路上游蛋白RPS6,、4E-BP1和ERK1/2的磷酸化程度有望作為判斷結(jié)直腸癌病人雷帕霉素耐藥的關(guān)鍵指標(biāo)（圖6）。這里不得不表揚一下Cell DIVE^TM抗體測試團隊,，完成了大量的抗體驗證工作,，幫助Cell DIVE^TM用戶在實驗設(shè)計環(huán)節(jié)節(jié)約了不少抗體信息檢索的時間。

圖6 結(jié)直腸癌Cell DIVE^TM檢測和蛋白組學(xué)分析 ^[3] 

結(jié)語

作為一套整體解決方案,，Cell DIVE^TM涵蓋了從實驗設(shè)計到圖像采集再到結(jié)果分析的全套標(biāo)準(zhǔn)化操作流程,、優(yōu)秀的成像設(shè)備和強大的數(shù)據(jù)解析系統(tǒng)，幫助用戶輕松實現(xiàn)超多標(biāo)（>10種標(biāo)記分子）成像,，解鎖單細(xì)胞空間蛋白組學(xué)分析技能,。

圖7 Cell DIVE^TM 超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案

參考文獻：

[1] Eliot McKinley, et al. Optimized multiplex immunofluorescence single-cell analysis reveals tuft cell heterogeneity. JCI Insight. 2017, 2(11): e93487

[2] Yan Yiyi, et al. Understanding heterogeneous tumor microenvironment in metastatic melanoma. PLoS ONE. 2019, 14(6): e0216485

[3] Gerdes MJ, et al. Highly multiplexed single-cell analysis of formalin-fixed, paraffin-embedded cancer tissue. PNAS, 2013, 110(29): 11982–11987

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