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加州大学尔湾分校新闻

这项新技术可以分析单个细胞中比以往任何时候都多的蛋白质。这对癌症治疗意味着什么?

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当生物医学研究人员试图了解这些蛋白质是如何调控关键功能的时候,比如癌症的发展,他们就用这种方法来估计我们细胞中蛋白质的丰度。到目前为止,这种方法还没有奏效。

传统的分析包括碾碎一大块组织,然后将大量不同类型的细胞混合在一起,以平均蛋白质的数量,并确定单个细胞中有哪些蛋白质。如果我们想准确地捕捉蛋白质的丰富性,并真正理解它们是如何决定我们细胞的命运的,这就是一个问题。

Nikolai Slavov在Mugar生命科学大楼的单细胞蛋白质组学研究中使用了一台名为Q Exactive的机器。照片由Ruby Wallau/东北大学拍摄

“这是一个抽样误差,”东北大学的研究员尼古拉·斯拉夫(Nikolai Slavov)说。“它没有告诉我们,一些细胞可能含有大量蛋白质,而另一些细胞可能根本没有。”

我们细胞中的蛋白质是同步工作的复杂分子。他们是牢房里真正的苦力。它们协调着复杂的化学反应,产生了维持我们生存和健康的高级功能,从组织生长到对抗疾病。我们的身体里有成千上万的细胞,这些细胞含有成千上万甚至上百万种不同的蛋白质。

但是细胞不会泄露它们的秘密,而且探测它们的蛋白质并不容易。对于医学界来说,要评估潜在的无限数量的蛋白质是很困难的,这些蛋白质负责的生物力学涉及到像癌细胞的发育这样的关键功能。

生物工程助理教授Slavov说,要准确地捕捉单细胞蛋白质水平,这个解决方案需要科学家把分析的蛋白质副本增加到几十个、几百个和几千个。

Northeastern students Gina Duronio, Erica Wagner, and Claire Williams have worked at some of the most prestigious research centers around the world. Now they have been rewarded with Goldwater Scholarships to support their pursuit of careers in oncology, drug development, and climate science. Photo by Adam Glanzman/Northeastern University

他们正在努力治愈癌症,治疗背痛,恢复生物多样性


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去年,他和他的团队开发了一种利用质谱分析的技术,这种技术已被生物工程师逐步用于检测和分化蛋白质,以识别单个细胞中的上千种蛋白质。今年,Slavov的团队用数据驱动的方法改进了这项技术,使他们能够识别细胞中的2000多种蛋白质。

直到最近,科学家们所能达到的最好的单细胞蛋白估计是每个细胞只有100个左右的蛋白质。蛋白质组学(蛋白质的大规模研究)中的大多数质谱专家认为,不可能测量得比这更多。

“最大的障碍是认为这是不可能的,”Slavov说。“但我相信我的粗略计算,我们会成功的。”

Slavov的单细胞质谱技术现在提供了一种更便宜、更快的技术,使研究人员能够分析更多的单细胞,并得到更准确的数据。

Slavov说:“我们将能够更准确地了解疾病的机制,并发现细胞如何运作的新的基本生物学原理。”

Psyche Loui, an assistant professor of creativity and creative practice at Northeastern, is studying how music could be used to help people focus better or recover certain faculties that were compromised by memory loss. Photo by Matthew Modoono/Northeastern University

所以你喜欢音乐。它也关心你。


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应用于足够多的单个细胞,Slavov的方法可以帮助查明与糖尿病等疾病的遗传倾向相关的生物力学。他的工作还有助于增强免疫细胞,使其针对特定的癌细胞而非健康细胞。Slavov说:“一旦我们做到了这一点,我们就能更好地开发出副作用最小的特殊疗法。”

现在,他的工作已经为更大规模的单细胞蛋白质分析铺平了道路,其他科学家也加入了Slavov的研究团队。他设想,他的技术最终将使社区能够处理他自己永远无法分析的大量蛋白质。

就像我们身体中的蛋白质一样,Slavov正在与来自不同国家的另外200个实验室合作进行“人类图谱计划”(Human Atlas Project),该计划旨在识别构成人体的所有不同的单细胞。他的部分项目由陈-扎克伯格倡议支持,包括来自德国马克斯-普朗克生物化学研究所、加州大学圣巴巴拉分校、密歇根大学和东北大学的合作者。

Slavov说:“这是一个完全不同的深度层次,我们可以在这个层次上理解不同细胞类型的功能。”

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新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.northeastern.edu/2019/07/08/northeastern-university-proteomics-researcher-receives-grant-from-chan-zuckerberg-initiative-to-help-map-all-cells-in-the-human-body-to-better-understand-cancer-diabetes-and-other-diseases/