在空间组学研究中并不是每一项单细胞测序之后都必须接空间转录组。技术选择首先取决于科学问题如果研究仍在寻找未知表达区域或新的空间基因模块空间转录组很适合但如果单细胞测序已经提供了细胞类型、候选marker和转录状态下一步想观察的是这些细胞在组织中的位置、蛋白状态和邻近关系那么PCF就可以直接承接。近期《Nature》发表的“Organization of the human intestine at single-cell resolution”这篇肠道图谱选择“单细胞测序PCF(CODEX)空间蛋白组”的组合正好说明了这一点。该研究没有把重点放在某一个疾病病灶而是构建健康人类肠道参考图谱。研究者通过snRNA-seq和snATAC-seq解析多个肠道区域的细胞组成与调控差异再用PCF(CODEX)在组织切片中观察54个蛋白标志物。这样的设计并不是忽略空间转录组而是因为研究问题更聚焦于“细胞如何组成组织结构”例如小肠和结肠中免疫细胞如何分布CD8 T细胞是否构成上皮内淋巴细胞邻域浆细胞如何形成黏膜相关空间结构Paneth细胞和隐窝微环境如何组织。PCF在这种场景下的优势是能够把单细胞测序获得的marker信息直接转化为蛋白层Panel。例如单细胞数据提示某些上皮亚型、免疫亚型或基质亚型在不同肠段存在差异PCF就可以选择相应蛋白标志物在组织原位观察这些细胞是否处于特定区域、是否与血管、平滑肌、神经、免疫滤泡或隐窝结构相邻。相比只看mRNA位置蛋白层观察更接近组织病理中常用的细胞识别和功能状态判断方式。此外PCF还适合做空间邻域和组织层级分析。文献中不仅识别单个细胞还进一步构建了neighborhood、community和tissue unit等多层结构展示肠道组织如何从细胞、邻域到更大尺度的组织单元逐级组织。PCF不是简单“验证marker”而是可以观察细胞身份、蛋白状态、空间位置、细胞邻近关系和组织结构层级。因此做完单细胞测序后是否先做空转不能一概而论。当研究目标是从转录图谱继续探索空间基因表达空间转录组很有价值但当研究者已有较清晰的细胞群和候选蛋白指标希望回到组织切片中解释细胞邻域、空间结构和组织微环境时PCF可以作为更直接的组织原位空间蛋白组方案。肠道图谱的技术路线为“单细胞测序PCF”提供了很好的科研设计参考。【本文说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步观察与复核不构成任何医疗意见。【参考文献】Hickey JW, Becker WR, Nevins SA, et al. Organization of the human intestine at single-cell resolution.Nature. 2023;619(7970):572-584. doi:10.1038/s41586-023-05915-x
