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为什么单细胞测序发现的细胞状态需要蛋白层面验证？
很多研究者做完单细胞测序后会遇到一个共同问题细胞类型已经分出来了marker也找到了下一步到底应该做什么如果研究目标是继续扩展转录层面的空间表达可以考虑空间转录组但如果关键问题是细胞在组织中如何排列、是否形成组织结构、蛋白标志物是否在对应细胞中表达那么PCF可能更适合作为下一步。Nature肠道组织图谱展示了这一思路单核RNA和ATAC负责解析细胞与调控PCF(CODEX)空间蛋白成像负责解析组织原位结构。在这篇研究中单细胞/单核数据揭示了肠道不同区域的细胞复杂性。研究者识别出多个免疫、基质和上皮细胞类型包括CD8 T细胞、CD4 T细胞、B细胞、浆细胞、树突细胞、巨噬细胞、平滑肌细胞、内皮细胞、成纤维细胞、肠上皮细胞、杯状细胞、Paneth细胞和神经内分泌相关细胞等。单细胞数据还帮助研究者分析小肠与结肠之间的细胞组成差异以及上皮分化和染色质开放状态变化。但这些信息如果脱离组织位置就很难解释肠道真正的空间功能。肠道并不是一个均质细胞混合物而是由黏膜、隐窝、绒毛、固有层、肌层、神经、血管和免疫结构共同组成的多层系统。文献中的PCF(CODEX)成像进一步发现CD8 T细胞可形成上皮内淋巴细胞相关邻域浆细胞可形成浆细胞富集邻域Paneth细胞与小肠隐窝环境相关结肠中还出现神经内分泌细胞富集邻域。这些结论依赖于组织原位空间蛋白观察而不是单细胞悬液数据本身。PCF的价值就在这里它可以把单细胞测序中已经识别出的细胞群和marker转化为抗体Panel在组织切片中同时观察多个蛋白指标。研究者不只是知道“有CD8 T细胞”而是可以看到它们是否进入上皮层不只是知道“有浆细胞”而是可以观察它们是否聚集在黏膜固有层不只是知道“有Paneth细胞”而是可以分析其周围是否有CD4 T细胞、CD8 T细胞或其他支持性细胞。所以单细胞图谱越细越需要组织原位技术来承接。单细胞测序帮助研究者确定候选细胞和候选markerPCF帮助研究者把这些发现放回组织结构中理解。空间转录组当然有其价值但当问题已经从“基因表达在哪里”转向“蛋白标志物如何组成细胞邻域和组织结构”时PCF提供的是更贴近组织病理和功能状态的观察维度。【本文说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步观察与复核不构成任何医疗意见。【参考文献】Hickey JW, Becker WR, Nevins SA, et al. Organization of the human intestine at single-cell resolution.Nature. 2023;619(7970):572-584. doi:10.1038/s41586-023-05915-x
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