2018年8月8日/生物谷BIOON/---在一項新的研究中，來自瑞士蘇黎世大學（UZH）的研究人員開發出一種分析細胞及其組分的新方法，即迭代間接免疫熒光成像（iterative indirect immunofluorescence imaging, 4i）。這種創新性的方法極大地改進了生物醫學中使用的標準免疫熒光成像技術，并為臨床醫生提供來自每個樣本的大量數據。4i使得在從組織到細胞器的不同水平下同時觀察至少40種蛋白及其修飾在數十萬個細胞中的同一個細胞內的空間分布成為可能。相關研究結果發表在2018年8月3日的Science期刊上，論文標題為“Multiplexed protein maps link subcellular organization to cellular states”。
圖片來自UZH。
同時可視化觀察十倍多的蛋白
論文第一作者、蘇黎世大學分子生命科學研究所博士后研究員Gabriele Gut說，“4i是首個為我們提供在從組織到細胞器的不同水平下對生物樣品進行多重觀察的成像技術。我們能夠首次將同一實驗中在組織、細胞和亞細胞水平上獲得的多重信息相關聯在一起?！?br style="box-sizing: border-box; animation-fill-mode: both; margin: 0px; padding: 0px; overflow-wrap: break-word;"/>
免疫熒光（Immunofluorescence, IF）使用抗體可視化觀察和定位生物樣品中的蛋白。盡管標準的IF方法通常對三種蛋白進行標記，但是4i使用現成的抗體和常規的熒光顯微鏡通過迭代雜交和移除樣品中的抗體來可視化觀察十倍以上的蛋白。Gut 解釋道，“想象一下細胞生物學家是記者。每個實驗都是我們對細胞的采訪。對傳統的IF而言，我能夠提出三個問題，但是對4i而言，我能夠討論40多個話題?！?nbsp;
多重蛋白圖譜對細胞景觀進行系統性調查
一旦獲得這些大量數據，就必須對它們進行分析---這是這些研究人員面臨的下一個難題。 “我們通過10個通道在10多種處理條件下獲得數千個細胞的亞細胞分辨率圖片。人眼和大腦無法處理4i收集的復雜生物數據?！?br style="box-sizing: border-box; animation-fill-mode: both; margin: 0px; padding: 0px; overflow-wrap: break-word;"/>
為了充分利用4i數據，Gut開發出一種新的用于可視化觀察和分析的計算機程序，即多重蛋白圖譜（multiplexed protein map）。它從數百萬個像素中提取出多重熒光信號，并產生細胞中抽象但有代表性的多重蛋白分布圖譜。
因此，這些研究人員能夠對細胞景觀（cellular landscape）進行系統性調查：他們成功地可視化觀察大多數哺乳動物細胞器在細胞周期中和不同環境下的細胞內空間分布。
推動精準醫學發展
4i和多重蛋白圖譜的應用是多方面的，從基礎研究到精準醫學。Gut說，“我們希望4i和多重蛋白圖譜將有助于科學家們更好地理解幾十年來一直處于生物研究中心的過程?！迸c此同時，這些研究人員計劃利用這些技術推動精準醫學發展，特別是在癌癥診斷和治療選擇方面。
新方法已用于腫瘤治療中
這種4i分析方法也可用于確定藥理活性物質對細胞的分布和生理學性質的影響。它當前正被臨床醫生和制藥公司用于轉化研究中，旨在改善癌癥患者的治療結果。蘇黎世大學分子生命科學研究所的Lucas Pelkmans教授及其研究團隊想要描述接受過不同癌癥藥物治療的患者的腫瘤細胞特征。這些研究人員希望這些實驗室結果將為支持患者個體化治療的臨床決策提供信息。此外，他們計劃在腫瘤組織切片上進行4i和多重蛋白圖譜分析，以便鑒定出相關的生物標志物，從而改善對癌癥患者的診斷和預后。（生物谷 Bioon.com）
參考資料：
Gabriele Gut1,2,*,?, Markus D. Herrmann1,3,*,?, Lucas Pelkmans1,?. Multiplexed protein maps link subcellular organization to cellular states. Science, 03 Aug 2018, 361(6401):eaar7042, doi:10.1126/science.aar7042.
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