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空间蛋白组(LCM-MS)

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空间组学作为下一个生物时代的风口,已经被研究者们广泛关注。蛋白质是人体内重要的功能分子,一直受到研究者们的重视。传统的蛋白组技术已经为我们带来了许多有趣的信息,但伴随着生物科技的发展,蛋白组学已然进入2.0空间时代。空间蛋白组将为我们直观的解析组织内部的异质性,帮助我们深入了解机体微环境中的功能蛋白,让蛋白研究回归组织原位。

|   检测流程

华盈生物空间蛋白组采用激光显微切割技术(LCM),实现在组织空间原位选取特征性的组织结构区域(ROI)进行超微量样本的获取,再利用独特的样本前处理技术结合高分辨率质谱的方式,实现组织原位的蛋白质高深度检测,这项技术是开展组织异质性研究的有效手段。

|   技术优势

切割高精度: 在同一张切片上完成HE染色和显微切割

样本高回收:0.01mm²可达70%以上的捕获回收率;

鉴定高深度: 0.01mm²鉴定蛋白数量超过2000个;

样本低用量: 单张切片即可完成实验,无需提供邻片;

单细胞检测:可在免疫荧光指导下切割单个细胞检测

|   应用案例

案例(一)、H&E染色指导的LCM-MS空间蛋白组(客户案例)

系统性硬化症(SSc)是一种以免疫失调、微血管功能障碍和广泛皮肤纤维化为特征的进行性自身免疫性疾病。上海长征医院徐沪济团队在《Cell》杂志上报道了一例难治性硬皮症女性的治疗过程,并进行了机理探索。该团队利用iPSC和一系列基因编辑技术制备了一种双靶点CAR-NK细胞QN-139b,对该患者起到了显著治疗效果。该患者是一名具有20年难治性硬皮症病史的女性,抗Scl-70阳性,伴有皮肤广泛纤维化、间质性肺疾病和心肌纤维化。以往多种免疫抑制剂治疗(甲泼尼龙、环磷酰胺、托珠单抗等)对此患者均无效。

研究组在对患者皮肤组织制作的石蜡切片进行H&E染色后,利用LCM显微切割技术对皮肤基底层、汗腺层、上皮层、真皮胶原层等进行组织分离,并进行高精度蛋白质谱检测,结果发现发现QN-139b灌输后,在所有皮肤层,炎症相关通路都显著下调。在基底层和汗腺层,灌输后细胞代谢相关通路被激活;在上皮层,多肽合成增加;在真皮胶原层,胞外基质组成和创面愈合通路被激活。华盈生物为该研究提供了LCM-MS空间蛋白组检测服务结合单细胞测序结果,解释了QN-139b起效原因。

这项研究首次证明了iPSC来源的CAR-NK在自身免疫病治疗中的安全和有效性。这种突破性疗法逆转了传统疗法无效的纤维化,实现了免疫重置。其“现货型”特性有望解决CAR-T制造瓶颈,推动细胞治疗向更安全、可及的方向发展。

案例(二)、免疫荧光染色指导的LCM-MS空间蛋白组

这项发表在《Cancer Cell》上的研究联合了LCM-MS空间蛋白组和GeoMX DSP空间转录组,深度解析了浆液性卵巢癌不同进展阶段上皮细胞和基质细胞的分子及信号通路的演变轨迹。研究分析了浆液性交界性囊腺瘤、微乳突囊腺瘤、原位低级别浆液性卵巢癌和腹膜转移瘤4个阶段的样本,开展了邻片的空间多组学分析。

LCM-MS空间蛋白组切割了EpCAM标记的上皮细胞和Decorin标记的基质细胞,收集了每种细胞类型大约200个细胞,进行了蛋白质谱分析。在上皮细胞中总共鉴定了大约5000多种蛋白,在基质细胞中鉴定了大约3000多种蛋白。联合空间转录组,分析了转录和蛋白水平显著差异的异同分子,揭示了与疾病进展相关的上皮和基质特异的分子,并且发现了多种药物靶点,例如FOLR1是FDA批准的铂类耐药高级别浆液性癌症治疗的mirvetuximab的靶点,在进展中上调。细胞周期蛋白依赖性激酶CDK4在两个数据集中均显示上调,而CDK抑制剂CDKN 2A始终下调。CDK6在蛋白质组水平而非转录组水平上调。

研究人员在多模态分析基础上,挑选出一些药物靶点进行体内外实验,验证了这些靶点的对低级别浆液性卵巢癌的治疗潜力。体内实验通过靶向CDK4/6的milciclib和FOLR1的mirvetuximab联合治疗实现了肿瘤的显著缩小(图3),不仅为后续疾病研究提供了深度资源,还得出了具有转化价值的发现。

|   相关文献

[1]. Wang X, Zhang Y, Jin Y, et al. An iPSC-derived CD19/BCMA CAR-NK therapy in a patient with systemic sclerosis. Cell. 2025;188(16):4225-4238.e12.

[2]. Rosenberger FA, Mädler SC, Thorhauge KH, et al. Deep Visual Proteomics maps proteotoxicity in a genetic liver disease. Nature. 2025;642(8067):484-491.

[3]. Schweizer L, Kenny HA, Krishnan R, et al. Spatial proteo-transcriptomic profiling reveals the molecular landscape of borderline ovarian tumors and their invasive progression. Cancer Cell. 2025;43(8):1495-1511.e7.

[4].Muñoz-Blat I, Pérez-Moraga R, Castillo-Marco N, et al. Multi-omics-based mapping of decidualization resistance in patients with a history of severe preeclampsia. Nat Med. 2025;31(2):502-513.

[5].Zheng X, Mund A, Mann M. Deciphering functional tumor-immune crosstalk through highly multiplexed imaging and deep visual proteomics. Mol Cell. 2025;85(5):1008-1023.e7.

[6].Liu X, Abmanhal-Masarweh H, Iwanowytsch O, et al. Plasma-to-tumour tissue integrated proteomics using nano-omics for biomarker discovery in glioblastoma. Nat Commun. 2025;16(1):3412.

[7].Rosenberger FA, Thielert M, Strauss MT, et al. Spatial single-cell mass spectrometry defines zonation of the hepatocyte proteome. Nat Methods.2023;20(10):1530-1536.

[8].Davis S, Scott C, Oetjen J, et al. Deep topographic proteomics of a human brain tumour. Nat Commun. 2023;4(1):7710.

[9].Kaufmann, M., Schaupp, AL., Sun, R. et al. Identification of early neurodegenerative pathways in progressive multiple sclerosis. Nat Neurosci. 944–955 (2022).

[10].Li J, Ma J, Zhang Q, et al. Spatially resolved proteomic map shows that extracellular matrix regulates epidermal growth. Nat Commun. 2022;13(1):4012.

[11].Eckert MA, Coscia F, Chryplewicz A, et al. Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts. Nature. 2019;569(7758):723-728.

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发布时间:2021-08-11 17:21:10

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发布时间:2023-06-09 17:38:30
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