首頁(yè) >> 公司動(dòng)態(tài) >> 高分辨率空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學(xué)平臺(tái)
空間蛋白質(zhì)組學(xué)
空間蛋白質(zhì)組學(xué)能夠在傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學(xué)提供豐富分子信息的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步揭示分子在細(xì)胞或組織中的空間分布，對(duì)于系統(tǒng)性地理解生物功能、疾病機(jī)制和治療效果至關(guān)重要?！禢ature Methods》選擇空間蛋白質(zhì)組學(xué)作為2024年度方法[1]，也反映了行業(yè)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用前景的關(guān)注和認(rèn)可?，F(xiàn)有質(zhì)譜空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)主要包括基于MALDI的質(zhì)譜成像、激光顯微切割和膨脹水凝膠放大后切割等。其中，質(zhì)譜成像可檢測(cè)蛋白種類有限，后兩種方法的成本和質(zhì)譜檢測(cè)通量要求高，使得其在研究中的廣泛應(yīng)用受限。
2025年2月，中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所趙方慶團(tuán)隊(duì)聯(lián)合國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（北京）王貴賓在Cell雜志上發(fā)表了題為“High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning"的研究論文[2]，該研究整合微流控技術(shù)、微量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)技術(shù)和人工智能深度學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)出一種全新的高分辨率和高通量空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學(xué)平臺(tái)PLATO，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)整個(gè)組織切片中數(shù)千種蛋白質(zhì)的精確映射。
01
技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)勢(shì)
1.1 基于微流控的創(chuàng)新性高通量原位蛋白采樣技術(shù)
獲得3張組織的連續(xù)切片，中間切片用于組織學(xué)染色或空間代謝/轉(zhuǎn)錄組學(xué)生成參考組學(xué)數(shù)據(jù)，而第一、三片則在不同角度下進(jìn)行基于微流控芯片的平行流蛋白質(zhì)組分析。切片在芯片上進(jìn)行消化，每個(gè)微通道中的肽段被抽出、收集，并進(jìn)行LC-MS/MS定量分析。每個(gè)角度的測(cè)量稱為平行流投影。
1.2 高穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)質(zhì)譜檢測(cè)
高定量準(zhǔn)確性、高通量和高穩(wěn)定性的微量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)是支持空間蛋白質(zhì)表達(dá)圖譜重構(gòu)的基礎(chǔ)條件。本研究利用Q Exactive HF質(zhì)譜儀DIA采集模式進(jìn)行檢測(cè)，以每日40個(gè)樣本的高通量實(shí)現(xiàn)了微量樣本的可靠和可重復(fù)定量。
1.3 基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新型空間重構(gòu)算法
本研究開(kāi)發(fā)了一種基于遷移學(xué)習(xí)的算法Flow2Spatial，可根據(jù)中間切片的圖像或空間代謝/轉(zhuǎn)錄組結(jié)果，和兩組平行流投影值重建出高分辨率的原始蛋白質(zhì)空間分布。通過(guò)采用這種策略，可顯著減少切片數(shù)量和測(cè)量次數(shù)，降低連續(xù)切片引入的異質(zhì)性，節(jié)省樣品制備和測(cè)量的時(shí)間和成本。
02
PLATO平臺(tái)亮點(diǎn)
2.1 高分辨率蛋白質(zhì)映射
PLATO平臺(tái)能夠以空間分辨率（25 μm）對(duì)組織切片中的蛋白質(zhì)進(jìn)行定位和定量分析。這意味著研究人員可以清晰地看到蛋白質(zhì)在不同細(xì)胞和組織區(qū)域中的分布情況，從而更好地理解其生物功能。
2.2 廣泛的組織兼容性
無(wú)論是小鼠、大鼠還是人類組織，PLATO都能兼容。其強(qiáng)大的適應(yīng)能力使得研究人員能夠在各種生物樣本中進(jìn)行高效的蛋白質(zhì)組學(xué)研究。
2.3 乳腺癌研究中的應(yīng)用
在乳腺癌研究中，PLATO展示了其強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。通過(guò)對(duì)乳腺癌組織的高分辨率蛋白質(zhì)映射，PLATO能夠識(shí)別出不同的腫瘤亞型，并發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的失調(diào)蛋白質(zhì)，為腫瘤的診斷和治療提供了新的思路。
03
總結(jié)與展望
PLATO結(jié)合了微流控高效采樣、微量蛋白質(zhì)譜檢測(cè)和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)了高分辨率空間蛋白質(zhì)組學(xué)的重大突破。通過(guò)計(jì)算模擬、顯微切割和免疫熒光驗(yàn)證了其測(cè)量的準(zhǔn)確性。此外，PLATO展示了其在不同物種和組織類型中的普適性，以及在臨床研究中的應(yīng)用潛力。在本研究中，采用Q Exactive HF在26分鐘色譜梯度條件下，即可實(shí)現(xiàn)2500個(gè)蛋白質(zhì)的精準(zhǔn)鑒定。該結(jié)果表明，基于QE HF平臺(tái)已具備在微量樣本中解析復(fù)雜蛋白質(zhì)組的能力。然而，這一技術(shù)成果也為新一代儀器性能突破提供了基準(zhǔn)：賽默飛在2023年革命性推出的Orbitrap Astral，在微量蛋白質(zhì)組上，不僅將鑒定通量提升，更可突破性地實(shí)現(xiàn)單個(gè)細(xì)胞超6500個(gè)蛋白質(zhì)的深度覆蓋[3]。這種跨越式的性能提升為空間蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供了的技術(shù)支撐——結(jié)合PLATO技術(shù)，在保持空間定位精度的同時(shí)，研究者現(xiàn)在能夠系統(tǒng)性解析微米級(jí)組織區(qū)域中完整的蛋白質(zhì)表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)從"蛋白質(zhì)檢測(cè)"到"蛋白質(zhì)景觀重構(gòu)"的范式轉(zhuǎn)變。
中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所博士后胡倍瑜、博士后何睿喬、博士研究生龐琨及國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（北京）王貴賓為該研究的共同第一作者，中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所趙方慶研究員和冀培豐副研究員為該研究的通訊作者。
專家訪談
趙方慶 研究員
中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所
Q1
如何解決微流控芯片上樣本量少導(dǎo)致蛋白檢測(cè)數(shù)目不足的問(wèn)題？
答：這是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)，微量蛋白質(zhì)的檢測(cè)一直是難點(diǎn)，尤其是在微流控芯片體系下，樣本損失是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題。為此，我們與國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心的專家緊密合作，針對(duì)樣本制備流程進(jìn)行了系統(tǒng)優(yōu)化。具體而言，我們改進(jìn)了消化液體系，調(diào)整了酶解時(shí)間，優(yōu)化了色譜梯度，并對(duì)質(zhì)譜檢測(cè)條件進(jìn)行了細(xì)致調(diào)整。這些優(yōu)化措施顯著提高了蛋白質(zhì)的檢測(cè)靈敏度和覆蓋度，有效解決了樣本量少導(dǎo)致的檢測(cè)不足問(wèn)題。
Q2
Flow2Spatial算法在重建蛋白質(zhì)表達(dá)模式時(shí)，如何處理不同切片之間的異質(zhì)性？
答：這個(gè)問(wèn)題需要從實(shí)驗(yàn)和計(jì)算兩個(gè)層面來(lái)解決。實(shí)驗(yàn)方面，我們采用了一種質(zhì)譜兼容的包埋劑，以盡可能保持組織切片的原始狀態(tài)，同時(shí)避免包埋劑對(duì)質(zhì)譜信號(hào)的抑制影響。計(jì)算方面，我們?cè)u(píng)估了多種圖像配準(zhǔn)算法，并最終選擇了一款在實(shí)際應(yīng)用中的算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和計(jì)算的雙重優(yōu)化，我們有效降低了切片間的異質(zhì)性，提高了Flow2Spatial算法在蛋白表達(dá)模式重建中的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
Q3
PLATO平臺(tái)在實(shí)際臨床應(yīng)用中的前景如何？是否有計(jì)劃將該技術(shù)應(yīng)用于其它類型的組織或疾病研究中？未來(lái)是否有進(jìn)一步改進(jìn)或擴(kuò)展該平臺(tái)的計(jì)劃？
答：這個(gè)問(wèn)題非常重要。PLATO平臺(tái)能夠在全組織切片水平精準(zhǔn)解析蛋白質(zhì)的空間分布，為探索疾病的發(fā)生發(fā)展機(jī)制提供了全新的工具。未來(lái)，我們計(jì)劃進(jìn)一步拓展該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，例如用于不同類型的腫瘤樣本，構(gòu)建更完整的空間蛋白組圖譜，助力腫瘤微環(huán)境研究。同時(shí)，我們也在持續(xù)優(yōu)化PLATO平臺(tái)，包括提升空間分辨率、增加可檢測(cè)蛋白數(shù)量，并進(jìn)一步增強(qiáng)其與其他組學(xué)技術(shù)的兼容性，以拓寬其在生命科學(xué)和臨床研究中的應(yīng)用前景。
專家簡(jiǎn)介
趙方慶，中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所研究員、全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、國(guó)家杰出青年基金獲得者。
現(xiàn)任中國(guó)生物信息學(xué)會(huì)基因組信息學(xué)專委會(huì)主任、中國(guó)微生物學(xué)會(huì)微生物組專委會(huì)副主任、中國(guó)生物工程學(xué)會(huì)計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)專委會(huì)副主任、Briefings in Bioinformatics、Science Bulletin、Science China Life Sciences、Genomics, Proteomics & Bioinformatics等期刊副主編或編委。主要致力于建立數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動(dòng)的前沿組學(xué)技術(shù)，探索人體微生物與非編碼RNA的結(jié)構(gòu)組成與變化規(guī)律，以期解析它們與健康和疾病的關(guān)系。近年來(lái)，在Cell、Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Genetics、Nature Cell Biology、Nature Computational Science等刊物上發(fā)表通訊作者論文100余篇，其中十余篇入選ESI高被引論文。榮獲“中國(guó)科學(xué)院優(yōu)秀共產(chǎn)黨員"、“中央和國(guó)家機(jī)關(guān)四好黨員"，7次獲得“中國(guó)科學(xué)院優(yōu)秀導(dǎo)師獎(jiǎng)"，3次獲得“中國(guó)科學(xué)院大學(xué)領(lǐng)雁獎(jiǎng)?wù)?， “中國(guó)科學(xué)院李佩教師奉獻(xiàn)獎(jiǎng)"和“中國(guó)科學(xué)院朱李月華優(yōu)秀教師獎(jiǎng)"等。
參考文獻(xiàn)：
[1] Method of the Year 2024: spatial proteomics. Nat Methods 21, 2195-2196 (2024).
[2] High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning. Cell 188, 734-748 (2025).
[3] Enhanced sensitivity and scalability with a Chip-Tip workflow enables deep single-cell proteomics. Nat Methods (2025).
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