同時(shí)可視化觀察十倍多的蛋白

論文第一作者、蘇黎世大學(xué)分子生命科學(xué)研究所博士后研究員Gabriele Gut說，“4i是首個(gè)為我們提供在從組織到細(xì)胞器的不同水平下對生物樣品進(jìn)行多重觀察的成像技術(shù)。我們能夠首次將同一實(shí)驗(yàn)中在組織、細(xì)胞和亞細(xì)胞水平上獲得的多重信息相關(guān)聯(lián)在一起。”

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(biāo)準(zhǔn)的IF方法通常對三種蛋白進(jìn)行標(biāo)記，但是4i使用現(xiàn)成的抗體和常規(guī)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(xì)胞生物學(xué)家是記者。每個(gè)實(shí)驗(yàn)都是我們對細(xì)胞的采訪。對傳統(tǒng)的IF而言，我能夠提出三個(gè)問題，但是對4i而言，我能夠討論40多個(gè)話題?！?nbsp;

多重蛋白圖譜對細(xì)胞景觀進(jìn)行系統(tǒng)性調(diào)查

一旦獲得這些大量數(shù)據(jù)，就必須對它們進(jìn)行分析---這是這些研究人員面臨的下一個(gè)難題。 “我們通過10個(gè)通道在10多種處理?xiàng)l件下獲得數(shù)千個(gè)細(xì)胞的亞細(xì)胞分辨率圖片。人眼和大腦無法處理4i收集的復(fù)雜生物數(shù)據(jù)?！?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(shù)據(jù)，Gut開發(fā)出一種新的用于可視化觀察和分析的計(jì)算機(jī)程序，即多重蛋白圖譜（multiplexed protein map）。它從數(shù)百萬個(gè)像素中提取出多重?zé)晒庑盘?，并產(chǎn)生細(xì)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?qū)?xì)胞景觀（cellular landscape）進(jìn)行系統(tǒng)性調(diào)查：他們成功地可視化觀察大多數(shù)哺乳動(dòng)物細(xì)胞器在細(xì)胞周期中和不同環(huán)境下的細(xì)胞內(nèi)空間分布。

推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)發(fā)展

4i和多重蛋白圖譜的應(yīng)用是多方面的，從基礎(chǔ)研究到精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)。Gut說，“我們希望4i和多重蛋白圖譜將有助于科學(xué)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(shí)，這些研究人員計(jì)劃利用這些技術(shù)推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)發(fā)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(zhì)對細(xì)胞的分布和生理學(xué)性質(zhì)的影響。它當(dāng)前正被臨床醫(yī)生和制藥公司用于轉(zhuǎn)化研究中，旨在改善癌癥患者的治療結(jié)果。蘇黎世大學(xué)分子生命科學(xué)研究所的Lucas Pelkmans教授及其研究團(tuán)隊(duì)想要描述接受過不同癌癥藥物治療的患者的腫瘤細(xì)胞特征。這些研究人員希望這些實(shí)驗(yàn)室結(jié)果將為支持患者個(gè)體化治療的臨床決策提供信息。此外，他們計(jì)劃在腫瘤組織切片上進(jìn)行4i和多重蛋白圖譜分析，以便鑒定出相關(guān)的生物標(biāo)志物，從而改善對癌癥患者的診斷和預(yù)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.