JAK Inhibitor (Alcon)

每一个蛋白质都在细胞的宇宙里行走着，变化着。前沿技术可以跟踪它们的轨迹和变化，绘制蛋白质表达和动态的全景图。结合AI大模型，有望构建虚拟细胞。—— 西湖大学医学院 郭天南2025年4月7日，Nature的Technology Features栏目系统回顾了空间蛋白质组学的最新进展，深入讨论了这一领域如何帮助我们理解细胞的结构、动态与疾病机制。空间蛋白质组学正通过定位蛋白质的作用位置来帮助生物学家揭示细胞的工作机制。普通人类细胞中大约包含10,000种不同的蛋白质。每种蛋白质在细胞内可能以几种到数百万种副本的形式存在，蛋白质负责执行各种任务，包括化学转化、细胞间通信和细胞内运输。为了完成这些至关重要的功能，每种蛋白质都必须与指定的伙伴密切合作，斯坦福大学的生物工程师Emma Lundberg说。如果你想了解细胞如何运作，就必须弄清楚哪些蛋白质相互作用——以及它们所在的位置。为了协调这些众多的活动部分，真核细胞演化出了膜结合的细胞器和其他亚细胞区室，这些结构将蛋白质网络集中在各自受控的环境中，每个环境都有其特定的功能。通过了解蛋白质的作用位置，研究人员可以推测其功能。“这就像一个人在屋子里：如果你在厨房或者洗衣房，我可以相当准确地猜出你在做什么，”Lundberg说。但就像人类一样，蛋白质并不局限于一个位置；正如Lundberg等研究者在快速发展的空间蛋白质组学领域中发现的那样，我们超过一半的蛋白质都有多个“活动场所”。许多蛋白质具有多重功能，根据其所在的位置，可能会承担不同的角色。同样，当蛋白质出现在错误的工作场所时，细胞过程就会出现问题。“这真正表明了‘一个基因，一个蛋白质，一个功能’的观念是不正确的，”Lundberg说。随着高分辨率成像技术、质谱分析和机器学习辅助的数据分析的发展，空间蛋白质组学研究人员正以越来越高的细节，在多个尺度上绘制和追踪蛋白质，从亚细胞区室到组织层面。这项工作具有挑战性且数据密集，但其发现已经为细胞生物学、疾病进展以及潜在的治疗策略提供了新的见解。细胞图谱绘制蛋白质组学之于蛋白质，就如同转录组学之于RNA。通过统计细胞写给其蛋白质制造机制的RNA信息，转录组学的研究者希望推测细胞在做什么。然而，给定转录本的表达水平不一定与其对应蛋白质的丰度相匹配。而且细胞经常编辑其转录本，并在翻译后对蛋白质进行修改，以产生不同的变体，称为蛋白质变体（proteoforms）。此时，蛋白质组学则提供了具体数据，解释基因中的“零件清单”如何组装成体内的各种细胞类型。通过将蛋白质丰度与其物理位置对应起来，空间蛋白质组学揭示了这些蛋白质（以及细胞）如何在组织中组织起来。目前有两种基本方法：荧光显微成像和定量质谱。这两种方法互补，两个大型图谱项目展示了结合使用这些方法的强大力量。用于高度多路复用蛋白质成像的组织样本 图源：Lisa La Vallee2017年，Lundberg和她的合作伙伴利用两种方法的结合，建立了一个名为“细胞图谱”（Cell Atlas）的亚细胞图谱，其中包括来自22种细胞类型的超过12,000种蛋白质。这项工作是瑞典人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas）项目的一部分。研究小组使用荧光标记的抗体对细胞库进行染色，每个目标蛋白质旁边都有标记重要结构的分子标志物，例如细胞核和线粒体。这些细胞标志物帮助研究人员将每个蛋白质分配到30个亚细胞位置中的一个或多个，从主要细胞器到更特殊的选择，如细胞连接和脂滴。免疫荧光方法在研究人员已知他们要寻找的蛋白质并且有合适的抗体来标记时效果良好，英国剑桥大学的生物化学家Kathryn Lilley说。新的方法通过结合反复染色和成像周期（如CODEX和IBEX）可以在单一样本中可视化数十到数百种标记蛋白质。但即使是这些多重方法也会忽略大部分蛋白质组。Lilley表示，质谱法可以帮助完成整个图像。Lilley及其同事开发了一系列基于质谱的亚细胞定位技术，统称为localization of organelle proteins by isotope tagging（LOPIT）。为了验证细胞图谱的图像分配，研究人员应用了一种称为hyperLOPIT的变体，该方法通过小心地破坏细胞，沿密度梯度分离其内容物，然后使用酶消化每个样本中的蛋白质。接下来，他们使用不同的同位素标记对每个样本进行标记，将它们重新组合，并使用串联质谱法分析所得混合物——这种定量方法可以帮助他们识别、量化并将数千种蛋白质重新分配到其原始的亚细胞区室。团队使用这些方法和其他技术证明了，超过一半的人类细胞蛋白质可以在多个位置找到，其中一部分蛋白质至少能在三个地方找到。大约三分之一的蛋白质出现在每种细胞类型中，这表明它们具有通用的“家务”功能，帮助细胞保持正常运作。2022年，来自美国加利福尼亚州旧金山的陈·扎克伯格生物中心的Manuel Leonetti，与德国慕尼黑的马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann及其同事合作，利用OpenCell项目生成了1,310种人类胚胎肾细胞系，每个细胞系都将基因编码的荧光蛋白标签与不同的蛋白质目标融合。然后，研究小组使用荧光显微镜手动标注每种细胞类型中标记蛋白质的分布，并训练机器学习算法进行相同的分配。Matthias Mann教授 图源：biochem.mpg与此同时，基因编码的标签为Mann团队提供了抗原，通过免疫沉淀结合质谱分析实验，研究人员可以捕获蛋白质及其相互作用伙伴，然后训练第二个机器学习算法，系统地构建这些蛋白质的“社交网络”。用户可以在OpenCell网络门户上探索每种蛋白质的去向及已知的关联伙伴。例如，FAM241A是一种功能尚不明确的“孤儿”蛋白。当Leonetti和他的同事观察到工程化表达FAM241A并用荧光标签标记的细胞时，他们发现它位于内质网，这个细胞器除了添加化学修饰到蛋白质外，还执行其他功能。从这些snapshot中，该项目的机器学习算法预测FAM241A可能与OpenCell库中的两种酶相互作用，这两种酶将特定类型的糖分子添加到蛋白质上。进一步的研究证实，FAM241A确实参与了相同的途径，揭示了它的功能。动态分子活细胞是动态的，不断地构建和分解生物分子，并将它们从一个地方移到另一个地方。对蛋白质通常聚集的位置以及它们如何从一个地方移动到另一个地方的详细描述，能够帮助研究人员理解当细胞受到压力或在疾病状态下蛋白质移动的意义。在一项研究中，Lilley和她的同事测量了肺癌细胞在放疗后的蛋白质组反应——这是治疗这种疾病的常见方法。使用基于LOPIT的工作流，研究团队测量了暴露于X射线的培养肺癌细胞与未处理的对照细胞的蛋白质组。在这几百种在两种状态下有所不同的蛋白质中，大多数仅在丰度或位置上发生变化，而很少同时在两者上变化，Lilley说。研究人员集中注意力于那些在辐射暴露后似乎迁移的蛋白质，并确定了几个关键蛋白质，它们参与了一个铁依赖的细胞死亡途径，称为铁死亡（ferroptosis），这个途径可能会在一些癌症中导致对放疗的抵抗。尽管这项工作尚处于初步阶段，但该途径可能是一个潜在的治疗靶点，Lilley表示。同样，来自加拿大多伦多大学的功能遗传学家Mikko Taipale及其同事诱导人类细胞系产生了3,448种荧光标记的蛋白质，其中通过对编码序列的单一字母变异会将一个氨基酸替换成另一个。Taipale指出，这种“错义突变”（missense mutation）有时会使蛋白质失活；而在其他情况下，它会“导致细胞网络重新布线，导致蛋白质进入错误的位置，并与错误的伙伴相互作用”。在这种情况下，显微镜数据的人工分析显示，16%的已知或可能致病的变体也聚集在细胞中的错误位置，表明蛋白质位置与疾病之间存在关联。“我本来没想到这种情况如此普遍，”Taipale说。实际上，癌症和神经退行性疾病中蛋白质错位的现象“似乎足够普遍，值得考虑修复这种错位的方法，”斯坦福大学的化学生物学家Steven Banik说。科学家们已经开发出工具，研究这些过程，要么通过重新组合分离的相互作用伙伴，要么通过将关键成分隔离到细胞的远端。目前，他们正尝试利用这些信息为治疗带来益处。例如，Banik和他的同事们创造了一种化学“牵引装置”（tow hitch），称为靶向重新定位激活分子（TRAMs），它一端附着到一个运输蛋白，另一端附着到指定的“货物”上。在这种技术的一个示例中，Banik的团队使用了一种叫做FUS的RNA结合蛋白作为“货物”。FUS通常位于细胞核中，但在某些神经退行性疾病（如肌萎缩性侧索硬化症）中，它可能在神经元的细胞质中形成有毒的颗粒。在这些细胞中，如果同时表达故障版的FUS和一种从细胞质将货物运输到细胞核的蛋白质，那么使用匹配的TRAM就能有效地通过运输这些错误的变体来溶解这些有问题的颗粒。通过进一步开发，Banik希望这种分子工具能够揭示细胞中物流网络的规则，甚至能作为药物本身投入使用。空间难题尽管取得了这些进展，仍然存在着许多重大的知识空白——即使是那些看似显而易见的问题。例如，人类蛋白质组到底有多大？来自西北大学的蛋白质生物化学家Neil Kelleher表示，由于基因剪接、翻译后修饰和折叠的变异，每个编码蛋白质的基因可能会产生多种蛋白质变体，每种变体可能具有不同的功能和位置，为了研究细胞和组织中的蛋白质变体格局，Kelleher和他的合作者结合了一种现有的成像系统——纳米喷雾解吸电喷雾电离（nano-DESI）和一款新型的individual ion 质谱仪器，生物技术公司Thermo Fisher Scientific正在将这种仪器进行商业化。Kelleher和他的合作者将这一平台称为“蛋白质变体成像质谱”（PiMS）；该平台能够以接近几细胞的分辨率，在组织层面上测量数百种蛋白质变体。在一项对卵巢癌活检样本的分析中，Kelleher及合作者发现了303种在健康组织和肿瘤中表达不同的蛋白质变体。目前，他们正在将分辨率提升至单个细胞器的水平（如细胞核）。这也暴露了空间蛋白质组学中的另一个根本瓶颈：如何从最小的样本中最大化数据。传统技术部分解决了这个问题，通过从一组细胞中对每个亚细胞位置的数据进行平均。然而，完整组织的空间蛋白质组学可能会放大同一类型细胞之间的差异。2022年，Mann和他的同事们推出了一种平台，能够揭示单个细胞和组织中的蛋白质变异。Mann表示，通过结合高分辨率显微镜、激光显微切割、AI和质谱分析，深度视觉蛋白质组学（deep visual proteomics，DVP）让用户能够在显微镜下检查组织结构，切除特定类型的细胞，并一次性检测多达8,000种蛋白质。他表示，关键创新在于AI算法的设计。该算法能够快速分析组织图像，识别单个细胞的边界，并确定哪些细胞在类型和形态学上相似。由此，该平台可以扫描给定视野中的数千个细胞，提取出那些符合特定特征的细胞，以便批量测量它们的蛋白质组。通过这种精细的选择方案，研究人员能够捕捉到黑色素瘤细胞和癌前细胞之间蛋白质丰度的变化，从而能够重现疾病在五个不同阶段的完整发展轨迹。在一项应用中，Mann团队将DVP扩展至单细胞水平，成功鉴定了1,700种蛋白质。在临床研究中，他们分析了来自药物严重不良反应患者（包括致命性疾病中毒性表皮坏死松解症（TEN））的免疫细胞和皮肤细胞样本。“蛋白质组学精确揭示了这三种疾病中每种细胞类型的异常机制，”Mann说。尤其是在TEN的个体中，他们发现与一种名为JAK-STAT的炎症信号通路相关的蛋白质表达增加。JAK抑制剂已经用于治疗如湿疹和类风湿性关节炎等炎症性疾病，因此该团队调查了这些已获批药物是否能够缓解TEN反应。在临床前试验后，七位TEN患者接受了这种抑制剂治疗；所有人在治疗后“均康复出院”。技术迈向普惠化至此，仍有更多发现等待挖掘：病理学档案库中保存了大量来自疑难疾病患者的组织样本。斯坦福大学病理学家和空间蛋白质组学研究者Michael Angelo指出，基于这些样本构建的空间蛋白质组学图谱可作为通用参考框架，与空间转录组学等数据叠加分析。Angelo和同事利用他参与发明的多重离子束飞行时间成像（MIBI-TOF）质谱技术，从存档组织中绘制了多种图谱，包括肿瘤、结核肉芽肿和母胎界面（maternal–fetal interface）样本。该技术使用金属标记抗体染色细胞，使样本特定位置的分子质量可被解读为蛋白质分布的像素图像。Angelo表示，这类图谱可为病理学AI算法提供宝贵的训练数据，但许多研究者缺乏生成这些图谱的资源。为此，中国西湖大学的蛋白质组学专家郭天南（Tiannan Guo）及其合作者开发了一种基于膨胀显微技术（expansion microscopy）的改进方法，使得基于质谱的蛋白质检测更简便、经济。郭天南（Tiannan Guo）教授 受访者供图这项名为ProteomEx的技术利用一种凝胶基质，将组织样本膨胀至约原始长度的8倍（体积扩大约500倍），同时保持蛋白质间的相对距离，使用户无需昂贵的显微切割设备即可从目标区域检测约4,000种蛋白质。经过优化后2.0版本FAXP技术，甚至可以检测到来自单个细胞核的近2,400种蛋白质。ProteomEx工作流程Li, L. et al. Nature Commun. 13, 7242 (2022).FAXP工作流程Dong, Z. et al. Nature Commun. 15, 9378 (2024).郭天南的终极目标是整合多组学数据（包括基因组学、转录组学和代谢组学），构建全数字化的人类细胞模型。这也是接受Nature杂志采访的其他专家的共同愿景。对此，Lundberg表示：“虚拟细胞（virtual cells），甚至模拟这些细胞的虚拟仪器，将使科学创新变得更加普及。”她补充说，AI工具可能是整合这些海量数据的“粘合剂”，郭天南也认同这一观点，他补充道，空间信息将是其“基石”。文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-01045-8#ref-CR10--------- End ---------感兴趣的读者，可以添加小邦微信加入读者实名讨论微信群。添加时请主动注明姓名-企业-职位/岗位或姓名-学校-职务/研究方向。

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