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      1. 質譜技術

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        CyTOF單細胞質譜流式服務
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        CyTOF單細胞質譜流式服務

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        所屬分類
        蛋白質組學
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        產品描述

               目前單細胞檢測領的單細胞測序(scRNA seq)測序技術得到了非常廣泛的應用。然而,單細胞測序是還是在RNA水平的檢測,RNA水平的變化不一定最終能夠反饋到蛋白表達水平。同時,由于單細胞技術是對3000-30000個細胞進行測序檢測,由于檢測的細胞數量較少,不一定能夠反應出復雜組織中的細胞占比,對于罕見細胞亞群的分辨率也不夠。如果再考慮人為取樣偏差和組織異質性問題,就會嚴重影響單細胞測序的數據可信度。

         

         

        質譜流式細胞技術(Mass Cytometry,CyTOF)是近年來發展起來的單細胞蛋白組學技術的代表,它充分結合了飛行時間質譜和流式細胞技術的優勢,能夠實現單細胞水平超過40個marker的同步檢測與常規流式細胞術類似,CyTOF可以進行多參數的單細胞分析。不同的是,CyTOF利用同位素重金屬偶聯的抗體標記細胞,而不是熒光染料,從本質上突破了傳統熒光流式通道數量局限。CyTOF采用金屬同位素標記的抗體來標記細胞表面和內部的分子蛋白,標記好的細胞被分離成單個細胞依次進入電感耦合等離子體質譜(ICP-MS),單細胞的各種標簽金屬離子被ICP-MS精確檢測,得到單細胞的質譜數據。通過進一步數據處理,實現對細胞表型和信號網絡的精細表征以及其它有價值信息的有效挖掘。

         

         

        |   CyTOF技術優勢:

        ●  與單細胞測序比較:CyTOF技術每次實驗對多達100萬個細胞的蛋白質進行檢測,不僅細胞分型數據更為準確,對于與占比較小的細胞亞群也能夠精確分析。因此,cyTOF技術經常用作單細胞測序技術的驗證技術,或者與單細胞測序形成多組學數據互補。

        ●  與傳統流式細胞術比較:cyTOF在單個實驗中可分析超過40多種指標,參數數量比流式增加一倍以上,可以通過指標組合進一步獲得更加豐富的數據信息。同時,cyTOF采用的鑭系元素同位素通道幾乎不受污染信號的影響,最大程度提高檢測的靈敏度,也大大減少了信號補償的需要。另外,金屬標簽非常穩定,同批標記的抗體,在 2 周內檢測信號依然穩定。

        |   CyTOF應用方向:

        ●  尋找與疾病發生、發展、復發相關的生物標志物(早期診斷、伴隨診斷、復發預測、疾病分型等)

        ●  特定人群、特定部位的免疫特征分析(如孕婦、胎兒、腸道等)

        ●  新藥藥靶的發現與驗證(先導化合物、激酶抑制劑、單抗藥物等)

        ●  單細胞測序數據的驗證與深入細胞分型

        |   應用案例

        CyTOF揭示了腦部原位瘤(膠質瘤)和 轉移瘤具有不同的免疫微環境

        總共36個腫瘤病人(22個膠質瘤;14個腦轉移瘤)和2個癲癇病人(非腫瘤對照)手術得到的新鮮腦組織樣本進行CyTOF分析[1]。CyTOF總共檢測了淋巴細胞和髓樣細胞兩種類型細胞的74個蛋白marker。結果發現了膠質瘤和癲癇病人中占比最多的是腫瘤相關巨噬細胞(TAM)和單核細胞(80%),T細胞的比例僅占13%。而腦轉移瘤病人具有較高的T細胞的比例(40%-80%),TAM的比例只有14%-40%。并且漿細胞只存在于腦轉移瘤病人中,在膠質瘤病人中并沒有檢測到。之后研究者對不同類型的細胞亞群進行了詳細的分析,揭示了在膠質瘤和腦轉移瘤中關鍵的免疫細胞組成以及相關的分子信號,這些細胞亞群和分子信號與病人預后具有顯著相關性。

         

         

         

        CyTOF發現與腫瘤發生顯著相關的CD105+的成纖維細胞亞型

        成纖維細胞是腫瘤微環境中非常重要的一類細胞,為了揭示這類細胞的異質性,研究者首先成功設計和驗證了間充質細胞的蛋白marker,可以用來區分與其他細胞。然后利用CyTOF分析了19個小鼠模型的胰腺癌組織的幾種不同類型的細胞[2]。對基質細胞分析,結果發現了CD105+的成纖維細胞顯著高于CD105-的細胞,說明了CD105+的成纖維細胞或許和腫瘤發生機制有關。之后研究者分析兩類細胞表型和分子特征,發現了CD105+的成纖維細胞富集很多與腫瘤生長相關的信號,而CD105-的成纖維細胞富集于腫瘤抑制相關的信號。體內實驗驗證了CD105-的成纖維細胞可以顯著抑制腫瘤生長??傊?,CD105-的成纖維細胞的發現為腫瘤治療開拓了新的方向。

         

         相關文獻

        1. Friebel E, Kapolou K, Unger S, Núñez NG, Utz S, Rushing EJ et al. Single-Cell Mapping of Human Brain Cancer Reveals Tumor-Specific Instruction of Tissue-Invading Leukocytes. Cell. 2020;181(7):1626-1642.e20.

        2. Hutton C, Heider F, Blanco-Gomez A, Banyard A, Kononov A, Zhang X et al. Single-cell analysis defines a pancreatic fibroblast lineage that supports anti-tumor immunity. Cancer Cell. 2021;39(9):1227-1244.e20. 

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        發布時間:2021-08-11 17:21:10

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