Nature | phenocycler构建肠道组织结构图谱

肠道作为人体内重要且复杂的器官，它承担着人体消化、摄取营养物质、参与免疫监视的功能。但因其长度超过9米，不同部位的结构和功能存在着显著的差异。为了更好的理解这些差异，对肠道多个部位的组织结构进行深入的研究是必不可少的。

来自斯坦福大学的研究团队在《nature》（IF=64.9）发表的一项题为“Organization of the human intestine at single-cell resolution”的研究，使用PhenoCycler-Fusion空间单细胞蛋白组学 (原名CODEX）评估了8个不同肠道部位的细胞分布，描述了肠道的复杂的细胞组成和细胞定位，为人类生物分子图谱计划贡献了一份力量，也为肠道疾病的研究奠定了基础。 

研究设计

本研究分析了9位健康捐献者肠道组织的8个部位，包含：十二指肠、空肠近端、空肠中端、回肠、大肠升、横、降、乙状结肠（图1A）。为了绘制8个区域的肠道单细胞空间图谱，研究人员检测了肠道组织中44个关键蛋白的原位表达，其中包括免疫、功能、基质相关靶标（图1B）。PhenoCycler-Fusion肠道组织图像结果（图1C)。

图1 针对肠道组织的PhenoCycler-Fusion检测方案

01  肠道不同区域细胞组成显示出高度异质性

通过分析PhenoCycler-Fusion成像结果，研究人员发现从小肠到结肠，基质区域的内皮细胞逐渐减少，平滑肌细胞逐渐增加；而免疫浸润区域的CD8+ T细胞在结肠减少，DC细胞增加；在上皮区域，与小肠相比，结肠中的肠细胞减少，而分泌性肠细胞和CD66+肠细胞增加，潘氏细胞消失（图2A-C）。作者同时结合临床数据，讨论了细胞类型与身体质量指数（BMI, Body Mass Index)的关联，作者发现了BMI指数与M1型巨噬细胞具有强烈的相关性，同时M1型巨噬细胞在高BMI的个体中含量更高（图2D）。M1型巨噬细胞具有促炎作用，与慢性炎症疾病、自身免疫病有关，这也提示我们肥胖也会增加患肠道疾病的风险。

图2 PhenoCycler-Fusion揭示肠道细胞的高度异质性

02  肠道不同部位显示出细胞结构的差异

为了研究细胞间的相互作用和肠道部位多细胞结构的全局视图。研究人员采用细胞邻域分析，揭示了18个重要的多细胞结构，主要是基于上皮、基质和免疫的细胞邻域。在此研究人员发现了多个细胞邻域在小肠和结肠部位存在显著差异。神经内分泌富集邻域主要包含上皮细胞和免疫细胞类型的混合物，其在结肠区域存在而小肠区域却几乎没有。中性粒细胞富集邻域的特征是与血管系统和先天免疫细胞相关的高密度中性粒细胞，通常在基质和平滑肌区域内发现，虽然中性粒细胞富集邻域在整个肠道中被发现，但也仅在结肠中富集（图3A-B）。通过以上结果我们可以得知在肠道组织中，细胞组成和细胞结构的异质性是非常显著的，这些肠道细胞的异质性可能会加大肠道研究的难度。

图3 PhenoCycler-Fusion分析肠道不同部位细胞邻域

03  肠道组织的分级细胞结构显示出细胞间的相互作用

为了进一步研究细胞间的相互作用，研究人员绘制了细胞类型（Cell type）、细胞邻域（Neighborhood）、邻域群落（Community）和组织单元（Tissue unit）的图谱（图4A）。通过多种层次的空间结构，研究人员构建了一个层级结构网络图，这种直观的图像方法可以帮助我们理解肠道的空间分层，以及细胞的富集情况。如“潘氏细胞富集”邻域在“适应性免疫富集邻域群落”中富集（图4B-C）。层级结构网络图证实了小肠和结肠之间多细胞结构的组成差异，同时也表现出了不同肠道区域之间多种细胞的相互作用及多种细胞的分布情况，为我们针对肠道疾病的治疗奠定了基础。

图4 PhenoCycler-Fusion构建层级结构网络图

04  多组学联用揭示细胞邻域特定表达模式

PhenoCycler-Fusion原位空间单细胞蛋白组分析可以帮助我们理解每个细胞邻域中富集的互作细胞。研究人员使用这种方法计算了在滤泡邻域群落中的细胞—细胞共定位，一共识别了57对共定位的细胞，这些共定位的细胞都存在着大量的潜在配受体结合作用。为了更加全面地描述这些邻域内潜在的细胞相互作用，作者整合了PhenoCycler-Fusion和snRNA-seq的数据后，两者显示出了一致的RNA/蛋白表达模式。通过分析这个整合结果，研究人员获得了不同细胞邻域中细胞的特定表达模式，并发现了具有配对信息的差异表达基因（图5A-B）。

图5 多组学分析肠道组织

总结与讨论

人体器官是由复杂的细胞类型组成，在单个器官中不同区域的细胞结构、细胞组成也有着巨大的差异。这些组织内部的异质性导致疾病研究变得十分困难，因此对组织内部的细胞空间结构进行深入剖析是疾病研究中重要的一步。PhenoCycler-Fusion作为空间单细胞蛋白组的代表性研究工具，可以对组织切片进行完整的单细胞分辨率成像，帮助我们分析组织中复杂的细胞结构，为疾病研究提供重要的参考。

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相关文献

Hickey JW, Becker WR, Nevins SA, et al. Organization of the human intestine at single-cell resolution. Nature. 2023 ;619(7970):572-584.

1）组织原位空间标志物：“PCF空单蛋”建立预测免疫治疗响应的新型空间评分系统

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