通过REDCATAT对单细胞类型特定的代谢活动进行全光学多模式映射

科学领域:

• 细胞和分子生物学 细胞和分子生物学
• 生物医学成像技术 生物医学成像技术
• 代谢学 代谢学 代谢学

背景情况:

• 代谢活动对细胞功能至关重要,但细胞类型和组织之间存在很大差异.
• 了解空间代谢异质性in situ对于破译健康和疾病中的细胞功能和组织生理学至关重要.
• 现有的空间代谢学方法在分辨率,生化特异性和直接将代谢与细胞身份联系起来方面存在局限性.

研究的目的:

• 引入REDCAT (组织细胞地图的拉曼增强划分),一个多式全光学平台,用于在同一组织部分内共同绘制代谢活动和细胞类型.
• 为了达到细胞下分辨率,在人体组织中对新陈代谢和细胞外矩阵组成进行分析.
• 研究正常组织中细胞类型特定的代谢专业化和淋巴瘤和肝脏疾病等疾病中的代谢重编程.

主要方法:

• 整合刺激的拉曼散射,自光氧化还原成像,第二波生成和高复合体免疫光.
• 适用于FFPE和新鲜冷的人体组织.
• 分析代谢资料,包括蛋白质,脂质,氧化还原和核酸代谢,以及细胞外矩阵组成.

主要成果:

• 在正常淋巴结中划分不同的氧化还原和脂质重塑程序,揭示细胞类型特定的代谢专业化.
• 识别淋巴瘤中深刻的代谢重编程,包括脂质积累,核代谢异质性和疾病进展期间的过渡状态.
• 解析人类肝脏中细胞类型特定的脂质液滴多样性和区域依赖的核代谢梯度,揭示空间代谢组织原理.

结论:

• 在单细胞或亚细胞分辨率下,REDCAT能够直接将细胞身份与空间代谢状态联系起来.
• 该平台为研究免疫功能,瘤进展和组织生理学提供了一个广泛适用的框架.
• REDCAT提供了一种新的方法来解读健康和疾病的代谢基础.