Анализ протеома одиночных клеток в контексте окружающей ткани

Функция и белковый состав одиночных клеток зависят от доступных ресурсов в их непосредственном окружении, подобно тому, как люди и животные адаптируют своё питание или поведение к условиям среды.

Исследовательская группа под руководством Маттиаса Манна, директора Института биохимии Общества Макса Планка, разработала новый подход, который впервые позволяет анализировать этот белковый состав с учётом микроокружения индивидуальных клеток. Комбинируя два новых метода, команда смогла функционально картировать протеом одиночных клеток с высоким пространственным разрешением. Результаты опубликованы в журнале Nature Methods.

Ткани состоят из множества различных типов клеток, каждый из которых выполняет специфические функции. Однако даже внутри одной категории клеток функция каждой отдельной клетки зависит от её окружения: наличия кровеносных сосудов, соседних клеток, доступности питательных веществ и кислорода, гормональных сигналов.

Эта связь между функцией и местоположением особенно сильна в печени. Печень, как центральный метаболический орган, на 85% состоит из одного типа клеток — гепатоцитов. Эти клетки выполняют различные метаболические задачи, такие как запасание глюкозы или детоксикация крови. В этих процессах ключевую роль играют белки внутри клеток. До сих пор не было возможности измерить и визуализировать протеом отдельных клеток печени в связи с их непосредственным окружением.

Глубокий визуальный протеомик: развитие революционного метода

Исследователям удалось закрыть этот пробел. В 2022 году команда разработала метод Deep Visual Proteomics для определения протеома отдельных типов клеток. При таком анализе клетки одного типа идентифицируются, извлекаются и сортируются после взятия образца ткани, а затем анализируются на белковый состав с помощью масс-спектрометрии.

«В нашем новом исследовании мы объединили два мира. Мы совместили метод, называемый протеомикой одиночных клеток, с пространственным разрешением Deep Visual Proteomics, чтобы создать новый подход — протеомику одиночных клеток с пространственным разрешением. Новый подход, Single-Cell Deep Visual Proteomics, теперь позволяет нам впервые измерить более двух тысяч различных белков одиночных клеток в интактной ткани с пространственным разрешением», — объясняет Флориан Розенбергер, первый автор исследования.

«В результате мы теперь можем точно локализовать сотни метаболических путей», — продолжает Розенбергер. Это позволяет создавать белковые карты, которые помогают лучше понять механизмы здоровья и болезни.

Комбинируя два существующих метода, авторы также показали, что соседние клетки иногда демонстрируют огромные функциональные различия. До сих пор такие вариации можно было показать лишь для нескольких белков. Этот новый подход открывает путь к лучшему пониманию сложных тканей, таких как опухоли. Теперь также возможно идентифицировать отдельные клетки и их механизмы, которые, например, приводят к резистентности при терапии рака.

«У нас есть историческая новизна: первый анализ протеома одиночных клеток непосредственно в контексте ткани и понимание того, что клетки одного типа фактически делают совершенно разные вещи в зависимости от того, где они расположены. Мы убеждены, что уже через несколько лет мы сможем измерять почти весь протеом клетки — более 10 000 белков — всего за несколько минут», — заключает Манн.