中科院團隊單細胞分泌組分析新方法研究取得新進展

近日，中科院大連化物所生物技術研究部生物分子高效分離與表征研究組（1810組）張麗華研究員和袁輝明研究員團隊在單細胞分泌組分析新方法研究中取得新進展，通過結合非天然氨基酸代謝標記、基于點擊化學的選擇性富集、nanoLC-MS/MS等技術，實現了單細胞分泌組的全景式分析，為在單細胞水平深入研究細胞分泌異質性提供重要技術支撐。

細胞作為生命活動的基本單元，通過細胞間相互交流和作用以協同完成生物學功能。分泌組是通過各種機制分泌到細胞外空間的蛋白質，包括分泌蛋白和細胞外囊泡（EV）蛋白等，是介導細胞間通訊的重要介質。單細胞分泌組分析可以發現隱藏在群體平均值下的細胞分泌異質性等信息，對于深入理解細胞功能、預測患者免疫反應、加速藥物開發?等具有重要意義。然而，由于單細胞分泌組的含量極低，并且在生理培養條件下易受血清高豐度蛋白的干擾，目前，單細胞分泌組分析主要依賴于抗體法，分泌蛋白的鑒定數量不超過42種，單細胞分泌組的非靶向大規模分析仍面臨挑戰。

針對這一難題，本工作中研究團隊采用L-疊氮基高丙氨酸（AHA）對細胞新生成的蛋白質進行代謝標記，通過微流控芯片對AHA標記的單細胞進行分離和原位培養，并研制出炔基功能化毛細管微反應器，用于實現基于點擊化學的分泌組選擇性富集。蛋白質的共價結合允許進行嚴格的清洗，以去除非特異性吸附的干擾蛋白。隨后，團隊在微反應器內對富集的分泌蛋白和EV蛋白進行還原烷基化和原位酶解，以及nanoLC-MS/MS分析。研究發現，該方法在復雜干擾背景下對低豐度蛋白質具有高效的富集能力，檢測限低至100zmol（1.7 pg/mL）。進一步，團隊將該方法用于單個HeLa細胞分泌組分析，平均定量出389種蛋白質，與基于抗體的分泌蛋白靶向分析方法相比，鑒定數目實現了顯著提升。該方法有望為深入開展單細胞水平的分泌異質性分析和細胞間通訊研究提供有力工具。

相關研究成果以“Single-Cell Secretome Profiling Enabled by Selective Enrichment and NanoLC-MS/MS Analysis”為題，于近日發表在《德國應用化學》（Angewandte Chemie International Edition）上。該成果中芯片設計方面得到我所陸瑤研究員等的技術支持。該工作的共同第一作者為1810組博士研究生賀映云和實驗師劉欣欣。以上研究工作得到了國家自然科學基金等項目的資助。