HT SpaceM: un método de alto rendimiento y reproducible para la metabolomía de moléculas pequeñas de una sola célula

Área de la Ciencia:

• Metabolomía
• Espectrometría de masas
• Biología del cáncer

Sus antecedentes:

• Los métodos actuales de metabolomía unicelular (SCM) se enfrentan a desafíos en la detección, el rendimiento y la reproducibilidad de los metabolitos.
• Comprender el metabolismo celular a nivel de una sola célula es crucial para diseccionar la complejidad y la heterogeneidad biológica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método SCM reproducible de alto rendimiento para un perfil metabólico completo.
• Establecer un marco unificado para el análisis de los datos de gestión de la calidad, incluido el control de calidad y la interpretación funcional.
• Investigar la heterogeneidad metabólica e identificar marcadores metabólicos en las líneas celulares del cáncer.

Principales métodos:

• Desarrolló HT SpaceM, que integra la preparación de células, la ionización por desorción láser asistida por matriz (MALDI) y la espectrometría de masas de imágenes (MS) y el procesamiento de lotes.
• Detección de metabolitos validados mediante cromatografía líquida a granel en tándem (LC-MS/MS).
• Aplicó el marco para perfilar más de 140.000 células de varias líneas celulares de cáncer y muestras de control.

Principales resultados:

• Se detectaron 73 metabolitos de moléculas pequeñas con alta reproducibilidad y resolución de una sola célula.
• Se identificaron marcadores metabólicos y centros metabólicos específicos del tipo de célula en nueve líneas celulares de cáncer NCI-60.
• Se observaron cambios metabólicos coordinados y heterogeneidad intracondicional tras la inhibición de la glucólisis en las células HeLa.

Conclusiones:

• HT SpaceM proporciona una solución robusta y escalable para la metabolomía unicelular a gran escala.
• El método facilita el descubrimiento de conocimientos metabólicos más allá de los promedios de la población, cruciales para comprender los mecanismos de la enfermedad.
• Este trabajo ofrece un marco para el avance de la investigación de SCM y su aplicación en estudios biomédicos.