新的空间组学技术可以在疾病的早期阶段进行调查

您如何追踪完整大脑或人类心脏中的单个患病细胞?搜索就像大海捞针。Helmholtz Munich 和 LMU Munich 的 Ali Ertürk 团队以及位于慕尼黑附近 Martinsried 的马克斯普朗克生物化学研究所的 Matthias Mann 现在已经开发出一种名为 DISCO-MS 的新技术来解决这个问题。DISCO-MS 使用机器人技术从疾病早期精确识别的“病态”细胞中获取蛋白质组学数据。

大多数疾病最初是无症状的，受影响的人通常仍然感觉良好 - 症状尚未出现，或者仍然太轻微以至于无法意识到。然而，身体内部已经发生了变化：病毒可能已经开始复制，或者流氓细胞的分裂频率可能超过了应有的频率。但是如何感知这些变化呢?

研究人员在研究疾病的早期发展时面临着类似的困境。即使在使用动物模型时，科学家也很少能查明疾病起始的小部位或描述驱动疾病进展的确切分子变化。

随着德国 Ertürk 和 Mann 研究团队对 DISCO-MS 的开发，这项任务变得更加容易。DISCO-MS 将小鼠和人体组织透明化的方法与最新的机器人和蛋白质组学技术相结合，以确定它们的分子构成。

DISCO-MS：检测早期分子变化的透明度

DISCO-MS 从所谓的 DISCO 组织透明化开始，它使小鼠身体或人体器官透明 - 使它们易于成像。因此，可以使用高分辨率三维显微镜在特定部位的完整组织中轻松识别荧光标记的细胞。

一旦确定了感兴趣的区域，就会使用一种名为 DISCO-bot 的新机器人技术将它们隔离，该技术由机械工程师 Furkan Öztürk 开发，他是一名博士。Ertürk 实验室的学生。机器人辅助提取的组织使用先进的质谱 (MS) 方法进行蛋白质组分析，该方法由 Andreas-David Brunner 开发，他是前博士。Mann 实验室的学生。这种高科技方法允许对整个小鼠身体或人体器官中以 3D 方式识别的任何所需组织区域进行完整的分子表征。

及早发现疾病

为展示该方法的强大功能，第一作者 Harsharan Singh Bhatia 及其同事将 DISCO-MS 应用于阿尔茨海默病 (AD) 小鼠模型和人类心脏中的动脉粥样硬化斑块(病理性硬化和血管变窄)。在 AD 模型的组织样本中，该团队应用人工智能 (AI) 来识别疾病早期的典型 AD 斑块，这是其他任何方法都难以检测到的。随后对斑块进行的蛋白质组学分析提供了对受 AD 影响的蛋白质的无偏见和大规模研究，揭示了可能成为阿尔茨海默氏病生物标志物的新分子参与者。

在人类心脏中，研究人员对动脉粥样硬化斑块周围组织的组成很感兴趣，这些组织在组织清除后很快就可以看到。AI 检测和机器人提取组织再次允许识别与主动脉斑块相关的人类心脏细胞中失调的分子通路。这些结果是关键发现，因为它们构成了潜在治疗靶点的基础。

DISCO-MS 是首个完整 3D 体积的空间组学技术，可加速研究从癌症到代谢紊乱等复杂疾病。由于 DISCO-MS 与临床前和临床组织一起使用，它可以在疾病的早期阶段进行研究，并随后开发潜在的新疗法。