代谢并不是细胞的一张静态“成分表”,而是细胞在特定组织位置、功能状态和微环境压力下持续变化的活动过程。免疫细胞被激活、肿瘤细胞快速增殖或肝细胞承担不同分区功能时,糖酵解、氧化还原平衡、脂质合成与储存都会发生相应改变。因此,若想理解组织中的细胞如何工作,仅知道某类细胞表达哪些RNA或蛋白还不够,还需要直接观察它们在原位处于怎样的代谢状态。
现有空间转录组和空间蛋白组能够从基因或蛋白表达推断代谢程序,但并不直接测量代谢活动;质谱成像虽然可以描绘分子分布,却往往会破坏样本,并在分子覆盖度、空间分辨率及与细胞身份精确对应之间作出取舍。拉曼成像可在无标记条件下读取生物分子的化学振动信息,适合观察蛋白质、脂质和代谢物,但单独使用又难以可靠判断每个细胞的类型。如何在同一张组织切片上,把“它是谁”“它在哪里”和“它正在怎样代谢”准确连起来,仍是空间代谢研究的重要技术难题。
近日,加州大学圣地亚哥分校石玲燕、耶鲁大学Zongming Ma、Mina L. Xu和樊荣团队在Nature Methods发表题为“All-optical multimodal mapping of single-cell-type-specific metabolic activities via REDCAT”的研究论文,开发了REDCAT(Raman Enhanced Delineation of Cell Atlases in Tissues)全光学多模态平台。该平台在同一张组织切片上整合受激拉曼散射显微成像(SRS)、双光子激发荧光(TPEF)、二次谐波成像(SHG)和高通量多重免疫荧光CODEX,并借助MaxFuse完成跨模态配准,使蛋白标志物定义的细胞身份与单细胞乃至亚细胞尺度的代谢特征逐一对应。
一套全光学流程把细胞身份与代谢活动对齐
REDCAT首先在约10微米厚的新鲜冰冻或福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)组织切片上进行TPEF-SRS-SHG成像。TPEF读取NAD(P)H和FAD/FMN自发荧光,并以NADH/FAD比值表征细胞氧化还原状态;SRS分别采集蛋白、脂质及脂质不饱和度相关信号,生成脂质/蛋白和不饱和脂质/饱和脂质比值,还可通过高光谱扫描获得更细致的化学“指纹”;SHG则无需染色即可显示胶原纤维。随后,同一切片接受约50重CODEX免疫荧光检测和H&E染色。经过图像配准、细胞分割及MaxFuse整合后,研究人员便能在组织原位查看每种细胞的代谢读数。
这一设计的关键并非简单叠加多种图像,而是让不同模态共享同一个空间坐标系。传统方法常需在相邻切片或不同样本间间接比较,组织细节和细胞位置很难完全对应;REDCAT则尽可能保留同一切片中的一一映射,同时兼容FFPE临床样本与新鲜冰冻样本,为回顾性病理材料的空间代谢分析提供了现实入口。
健康淋巴结中同一种细胞也有不同代谢状态
研究团队首先分析健康人淋巴结。48重CODEX标记结合单细胞RNA测序图谱,区分出B细胞、T细胞、树突状细胞、单核细胞、巨噬细胞、NK细胞、内皮细胞等群体。结果显示,细胞类型并不能完全决定代谢表型:同一类细胞内部仍存在广泛差异,激活状态、分化阶段和所在微区都会改变其代谢活动。
在生发中心内部,这种空间依赖性尤为清楚。暗区B细胞承担快速增殖和体细胞高频突变,表现出更低的NADH/FAD比值和脂质不饱和度,整体更偏氧化状态;光区B细胞参与抗原加工、呈递和选择,则呈现更还原的氧化还原状态以及更活跃的不饱和脂质重塑。位于特定微区的滤泡辅助性T细胞及髓系细胞也显示较高NADH/FAD比值。REDCAT由此证明,组织结构并非代谢图谱的背景,而是解释细胞状态不可缺少的一部分。
REDCAT捕捉惰性淋巴瘤向侵袭性淋巴瘤转化的代谢轨迹
随后,团队分析了一例在同一活检组织中同时包含慢性淋巴细胞白血病(CLL)和弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的Richter转化样本。与正常淋巴结相比,肿瘤组织的空间分区被打乱,免疫细胞邻域相互混杂;总脂质、不饱和脂质和NADH/FAD比值整体升高,提示肿瘤微环境发生广泛的脂质与氧化还原重编程。三个肿瘤细胞亚群呈现不同代谢状态,其中一个亚群位于CLL与DLBCL之间,具有介于两者之间的蛋白和代谢特征,支持转化过程中存在逐步变化的过渡状态。
高光谱SRS进一步分辨出CLL细胞的大型脂滴聚集与DLBCL细胞更弥散的胞质脂质信号;邻近CLL的多种T细胞亚群也出现明显脂质积累,说明肿瘤诱导的代谢改造并不限于恶性B细胞,还会波及周围免疫细胞,并可能削弱其效应功能。超分辨处理还在DLBCL细胞核仁和核周区域发现增强的脂质信号。超过80%的淋巴瘤细胞核包含三个以上化学谱簇,而正常淋巴结中这一比例约为20%,显示恶性转化伴随显著升高的核内代谢异质性。与此同时,淋巴瘤组织中的胶原纤维更少、更短、更细且排列紊乱,表明细胞内代谢变化与细胞外基质重塑同时发生。
肝小叶中的代谢梯度揭示空间位置的功能约束
为验证平台对新鲜冰冻组织和生理性空间梯度的解析能力,团队又将REDCAT用于正常人肝组织。通过ASS1、Cyp3A4和GLUL等标志物,研究人员辨认出肝小叶1至3区,并观察到脂滴和氧化还原状态沿门静脉—中央静脉轴呈不均一分布:1区的脂滴水平和NADH/FAD比值较低,脂滴主要集中于2区。脂滴不仅存在于肝细胞,也分布在CD141阳性细胞、CD45阳性免疫细胞和CD68阳性Kupffer细胞中,而且不同细胞类型的脂滴具有不同拉曼光谱特征。即使都是肝细胞,其化学谱也会随小叶位置发生变化。
在中央静脉附近,单核高光谱分析还识别出随距离变化的核内化学梯度,而门静脉附近没有出现同样模式。这一结果说明,REDCAT不仅能划分“不同细胞”,还可揭示同一种细胞如何被局部营养、氧气和组织功能分区塑造。
总体而言,REDCAT把无标记化学成像与高重数免疫表型整合到同一组织切片中,将空间代谢研究从区域平均推进到细胞类型特异、单细胞乃至亚细胞尺度。它既能解析健康淋巴结的代谢微区,也能追踪淋巴瘤转化中的肿瘤—免疫代谢重编程,还能重建肝小叶的生理梯度。尤其值得注意的是,该平台可用于FFPE样本,为临床病理档案中的代谢信息再挖掘提供了可能。
加州大学圣地亚哥分校李亚娟、宾夕法尼亚大学Zhaojun Zhang和耶鲁大学Archibald Enninful为论文共同第一作者;加州大学圣地亚哥分校石玲燕,耶鲁大学Zongming Ma,Mina L. Xu,樊荣为共同通讯作者。
https://doi.org/10.1038/s41592-026-03180-0
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