分享一篇發(fā)表在Molecular Cell上的文章：Deciphering functional tumor-immune crosstalk through highly multiplexed imaging and deep visual proteomics，通訊作者是Matthias Mann教授以及哥本哈根大學(xué)的Xiang Zheng教授。
腫瘤微環(huán)境（TME）是一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng) ，癌細(xì)胞與多種非惡性細(xì)胞動態(tài)相互作用。這些復(fù)雜的相互作用決定了癌癥的進(jìn)展和治療效果，例如癌細(xì)胞與免疫細(xì)胞之間的串?dāng)_在調(diào)節(jié)腫瘤免疫中起著重要作用，典型的例子就是免疫抑制和免疫逃避。因此，解析腫瘤微環(huán)境中復(fù)雜的腫瘤免疫相互作用對于推進(jìn)癌癥免疫治療至關(guān)重要。
在作者此前的工作中，開發(fā)了一種名為“deep visual proteomics（DVP）”的方法（Nat Biotechnol 40, 1231–1240 (2022)），是針對于復(fù)雜組織的集成像、細(xì)胞分類、激光顯微切割和質(zhì)譜分析于一體的空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)。然而，目前的DVP技術(shù)僅支持四通道染色。于是作者在本研究中升級了DVP技術(shù)，開發(fā)了multiplexed-imaging-powered DVP（mipDVP），該方法升級了多路復(fù)用成像以及DIA數(shù)據(jù)采集。
為了在單細(xì)胞水平上表征TME的空間分子景觀，作者首先使用MACSima成像平臺對來自人類結(jié)直腸癌（CRC）樣本和扁桃體癌樣本的福爾馬林固定石蠟包埋切片進(jìn)行了多標(biāo)的免疫熒光染色（14-22標(biāo)）。作者發(fā)現(xiàn)，對于22標(biāo)染色而言，在30 mm2區(qū)域染色的耗時不足50 h，就能夠分離出多種罕見的細(xì)胞類型，保留了這些細(xì)胞類型間的相互作用。在完成染色后，作者要對獲得的圖像進(jìn)行精細(xì)的細(xì)胞分類，隨后通過激光纖維切割，保留了蛋白質(zhì)的空間信息，并利用質(zhì)譜對蛋白進(jìn)行分析。為了獲得更加可信的數(shù)據(jù)，作者在timsTOF和Astral平臺上同時使用了diaPASEF策略，也使用了無標(biāo)和二甲基化標(biāo)記兩種定量方法。
此外，為了盡量減少由于多路成像過程（涉及多輪染色和成像）引起的蛋白質(zhì)組學(xué)信息變化，作者使用光漂白代替了化學(xué)剝離。利用MACSima平臺可進(jìn)行自動的抗體孵育， 簡化了樣品處理的流程。為了評估MACSima多路染色對蛋白質(zhì)組完整性的影響，作者對比了染色前后切片樣品的蛋白損失，發(fā)現(xiàn)蛋白鑒定數(shù)目并沒有明顯減少，證實了MACSima成像能與下游激光顯微解離和質(zhì)譜的兼容性。
作者使用mipDVP方法，對結(jié)直腸癌組織中對不同的細(xì)胞群進(jìn)行精細(xì)的區(qū)分，其中包括腫瘤細(xì)胞、巨噬細(xì)胞、CTLs、 TH和B細(xì)胞，血管和淋巴管等，這些細(xì)胞類型的存在和空間分布對于了解腫瘤的免疫學(xué)景觀至關(guān)重要。通過圖像分析，作者觀察到腫瘤上皮下方固有層內(nèi)的免疫細(xì)胞顯著積累，而巨噬細(xì)胞在腫瘤上皮和固有層之間有屏障樣定位，這說明巨噬細(xì)胞建立免疫抑制屏障，可能阻礙了T細(xì)胞浸潤結(jié)腸直腸癌，并利用空間蛋白質(zhì)組學(xué)揭示了T細(xì)胞亞群在不同腫瘤區(qū)室中不同的功能狀態(tài)。
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綜上，本文作者開發(fā)了一種具有空間分辨率且多路復(fù)用的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)，可用于分析腫瘤微環(huán)境中復(fù)雜的細(xì)胞相互作用。
原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.molcel.2024.12.023
文章引用：DOI:?10.1016/j.molcel.2024.12.023
