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杂志名称：Nat Commun.

发表日期：2023.12.13

DOI：10.1038/s41467-023-43917-5.

PubMed：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38086839/

影响因子：16.6

在生物组织中，癌症和免疫细胞为了满足它们不断增长的能量需求，发生了代谢重编程。在这里，我们提出了一种单细胞空间解析代谢（scSpaMet）框架，该框架通过结合非靶向空间代谢组学和多重蛋白靶向成像技术，可以在单一流程中对单个免疫和癌症细胞进行联合蛋白-代谢物分析，以分析男性人类组织。我们利用scSpaMet框架对人类肺癌、扁桃体和子宫内膜组织中的19507、31156和8215个单细胞进行了细胞类型和空间代谢组分布图谱的分析。scSpaMet分析揭示了人体组织中单细胞的细胞类型依赖的代谢物分布特征和相邻单细胞之间的局部代谢物竞争。基于深度学习的联合分析揭示了各细胞类型的独特代谢状态。轨迹推断展示了细胞分化路径上的代谢模式。本研究展示了scSpaMet在量化和可视化细胞类型特异性及空间解析的代谢-蛋白质映射方面的能力，作为一个新兴工具，为系统层次理解组织生物学提供了支持。

本研究提出了一个创新的单细胞空间解析代谢（scSpaMet）分析框架，该框架能够在单个流程中对单个免疫和癌症细胞进行蛋白质和代谢物的联合分析，这在组织系统生物学研究领域是前所未有的。该技术结合了非靶向空间代谢组学和靶向多重蛋白成像，允许研究者在细胞层面上更深入地理解代谢重编程如何支持癌症和免疫细胞功能。

这项研究的创新性在于它不仅能够识别和定量细胞类型特异性的代谢物表达，还可以揭示细胞之间的局部代谢物竞争和代谢模式在细胞分化过程中的变化。这种技术的应用增加了我们在细胞微环境中代谢动态方面的了解，为癌症和免疫细胞的代谢研究提供了全新的维度。它将有助于设计更加精确的治疗策略，从而提高治疗效果，对于未来的生物医学研究和临床应用具有重要的科学意义和应用前景。

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