分享一篇发表在Molecular Cell上的文章：Deciphering functional tumor-immune crosstalk through highly multiplexed imaging and deep visual proteomics，通讯作者是Matthias Mann教授以及哥本哈根大学的Xiang Zheng教授。
肿瘤微环境（TME）是一个复杂的生态系统 ，癌细胞与多种非恶性细胞动态相互作用。这些复杂的相互作用决定了癌症的进展和治疗效果，例如癌细胞与免疫细胞之间的串扰在调节肿瘤免疫中起着重要作用，典型的例子就是免疫抑制和免疫逃避。因此，解析肿瘤微环境中复杂的肿瘤免疫相互作用对于推进癌症免疫治疗至关重要。
在作者此前的工作中，开发了一种名为“deep visual proteomics（DVP）”的方法（Nat Biotechnol 40, 1231–1240 (2022)），是针对于复杂组织的集成像、细胞分类、激光显微切割和质谱分析于一体的空间蛋白质组学技术。然而，目前的DVP技术仅支持四通道染色。于是作者在本研究中升级了DVP技术，开发了multiplexed-imaging-powered DVP（mipDVP），该方法升级了多路复用成像以及DIA数据采集。
为了在单细胞水平上表征TME的空间分子景观，作者首先使用MACSima成像平台对来自人类结直肠癌（CRC）样本和扁桃体癌样本的福尔马林固定石蜡包埋切片进行了多标的免疫荧光染色（14-22标）。作者发现，对于22标染色而言，在30 mm2区域染色的耗时不足50 h，就能够分离出多种罕见的细胞类型，保留了这些细胞类型间的相互作用。在完成染色后，作者要对获得的图像进行精细的细胞分类，随后通过激光纤维切割，保留了蛋白质的空间信息，并利用质谱对蛋白进行分析。为了获得更加可信的数据，作者在timsTOF和Astral平台上同时使用了diaPASEF策略，也使用了无标和二甲基化标记两种定量方法。
此外，为了尽量减少由于多路成像过程（涉及多轮染色和成像）引起的蛋白质组学信息变化，作者使用光漂白代替了化学剥离。利用MACSima平台可进行自动的抗体孵育， 简化了样品处理的流程。为了评估MACSima多路染色对蛋白质组完整性的影响，作者对比了染色前后切片样品的蛋白损失，发现蛋白鉴定数目并没有明显减少，证实了MACSima成像能与下游激光显微解离和质谱的兼容性。
作者使用mipDVP方法，对结直肠癌组织中对不同的细胞群进行精细的区分，其中包括肿瘤细胞、巨噬细胞、CTLs、 TH和B细胞，血管和淋巴管等，这些细胞类型的存在和空间分布对于了解肿瘤的免疫学景观至关重要。通过图像分析，作者观察到肿瘤上皮下方固有层内的免疫细胞显著积累，而巨噬细胞在肿瘤上皮和固有层之间有屏障样定位，这说明巨噬细胞建立免疫抑制屏障，可能阻碍了T细胞浸润结肠直肠癌，并利用空间蛋白质组学揭示了T细胞亚群在不同肿瘤区室中不同的功能状态。
综上，本文作者开发了一种具有空间分辨率且多路复用的蛋白质组学技术，可用于分析肿瘤微环境中复杂的细胞相互作用。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.molcel.2024.12.023
文章引用：DOI: 10.1016/j.molcel.2024.12.023
