蛋白質(zhì)組學(xué)開(kāi)年第一彈——人工智能助力于空間蛋白質(zhì)組學(xué)

PLATO——探索空間蛋白質(zhì)組學(xué)的變革性平臺(tái)。

中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所趙方慶、冀培豐團(tuán)隊(duì)共同合作，融合人工智能算法、微流控和空間蛋白質(zhì)組學(xué)等技術(shù)，并提出人工智能驅(qū)動(dòng)的空間蛋白組學(xué)分析技術(shù)框架——跨組學(xué)數(shù)據(jù)的并行流投影和遷移學(xué)習(xí)（PLATO, parallel-flow projection and transfer learning across omics data）。這一成果于2025年1月23日在線(xiàn)發(fā)表在《cell》雜志。

圖1. 人工智能驅(qū)動(dòng)的空間蛋白組學(xué)分析技術(shù)框架——PLATO。

文章亮點(diǎn)

? PLATO可以實(shí)現(xiàn)跨整個(gè)組織的高分辨率空間蛋白質(zhì)組學(xué)

? 使用質(zhì)譜法和微流體技術(shù)對(duì)數(shù)千種蛋白質(zhì)進(jìn)行空間分析

? 多種組織兼容，從模式生物到人類(lèi)樣本

? 識(shí)別人類(lèi)乳腺癌中不同的腫瘤亞型和失調(diào)蛋白

技術(shù)簡(jiǎn)介——PLATO框架

PLATO工作流程主要包括平行數(shù)據(jù)采集和基于人工智能算法的數(shù)據(jù)分析（圖2）。首先進(jìn)行三個(gè)連續(xù)的冷凍組織切片開(kāi)始：中間切片用于通過(guò)組織學(xué)染色或空間組學(xué)（例如，空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)）生成參考組學(xué)數(shù)據(jù)，而第一個(gè)和最后一個(gè)切片在不同角度進(jìn)行基于微流體的蛋白質(zhì)組學(xué)分析。每個(gè)切片被平行微通道覆蓋，在片上消化后，肽被收集用于LC-MS/MS分析。這些測(cè)量被稱(chēng)為平行流投影，類(lèi)似于基于射線(xiàn)的斷層掃描。

為了重建蛋白質(zhì)的空間分布，研究者開(kāi)發(fā)了Flow2Spatial，這是一種遷移學(xué)習(xí)算法，利用參考組學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，用于從平行流預(yù)測(cè)中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)分布。Flow2Spatial并不僅僅依賴(lài)于mRNA-蛋白的相關(guān)性，而是利用聚類(lèi)特征和正交投影來(lái)推斷空間蛋白質(zhì)模式。

圖2. PLATO框架的設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

基于PLATO框架的研究成果

小鼠小腦空間蛋白質(zhì)組學(xué)圖譜

研究者收集了236個(gè)組織體素（~100×100×10μm）用于基于激光捕獲顯微解剖（LCM）的空間蛋白質(zhì)組學(xué)（圖3）。除去異常值后，LC-MS/MS分析平均得到1849個(gè)蛋白質(zhì)組。比較PLATO和LCM之間的空間蛋白質(zhì)組時(shí)，觀(guān)察到大腦區(qū)域之間有很強(qiáng)的Spearman相關(guān)性：分子層（0.89）、顆粒層（0.87）、纖維束（0.82）和側(cè)隱窩（0.74）。這些相關(guān)性與同一地區(qū)LCM樣本中觀(guān)察到的基線(xiàn)Spearman系數(shù)0.80密切匹配。值得注意的是，區(qū)域邊界（分子層和顆粒層：0.89，顆粒層和纖維束：0.86）也保持了很高的相關(guān)性。20個(gè)區(qū)域富集蛋白的IF染色證實(shí)了它們的空間分布與Flow2Spatial重建結(jié)果緊密一致。PLATO與相應(yīng)的LCM樣本表現(xiàn)出高表達(dá)相關(guān)性，確證了Flow2Spatial重建的準(zhǔn)確性，這表明PLATO可靠地繪制了蛋白質(zhì)的解剖位置，具有很高的準(zhǔn)確性。

圖3. 基于PLATO框架的小鼠小腦空間蛋白質(zhì)組學(xué)圖譜。

基于PLATO框架的人乳腺癌空間蛋白質(zhì)組學(xué)圖譜

研究者繪制了一位77歲女性乳腺癌患者的新鮮冷凍乳腺癌樣本的空間蛋白質(zhì)組圖譜（圖4），該患者被診斷為HER2⁺、ER 70%、PR^?。PLATO使用具有70個(gè)平行通道的微流控芯片，每個(gè)通道寬25 μm，從兩個(gè)角度識(shí)別每個(gè)通道約4,000個(gè)蛋白質(zhì)基團(tuán)。聚類(lèi)分析顯示三個(gè)不同的空間聚類(lèi)：兩個(gè)腫瘤區(qū)域和一個(gè)相鄰區(qū)域，與病理學(xué)注釋很好地對(duì)齊。LCM -蛋白質(zhì)組分析，收集了145個(gè)組織體素（~100×100×10μm）。在腫瘤區(qū)域平均每體素發(fā)現(xiàn)3500個(gè)蛋白，明顯多于相鄰區(qū)域。在所有區(qū)域（腫瘤1:0.82，腫瘤2:0.85，鄰近：0.81），PLATO和LCM結(jié)果之間觀(guān)察到高度的Spearman相關(guān)性，并且在區(qū)域邊界（鄰近和腫瘤1:0.80，鄰近和腫瘤2:0.81）發(fā)現(xiàn)類(lèi)似的強(qiáng)相關(guān)性。像素級(jí)的比較進(jìn)一步證實(shí)了PLATO的準(zhǔn)確性，IF染色也驗(yàn)證了PLATO中四個(gè)代表性蛋白的空間分布。研究發(fā)現(xiàn)兩種腫瘤亞型：腫瘤1 （HER2+, ER?,PR?）和腫瘤2 (HER2+, ER+, PR?)。通過(guò)LCM-蛋白質(zhì)組分析顯示出比臨床診斷（HER2+, ER 70%, PR?）更高的準(zhǔn)確性，因?yàn)?/span>PLATO顯示70%的ER表達(dá)是兩種亞型的復(fù)合。此外，與PAM50亞型相關(guān)的蛋白在腫瘤1和腫瘤2之間存在差異表達(dá)，證實(shí)了它們的不同特征。PLATO重建ERBB2提供了比LCM結(jié)果更全面的視圖，提示腫瘤內(nèi)潛在的異質(zhì)性。腫瘤1富含細(xì)胞外基質(zhì)（ECM）蛋白，如纖維蛋白-5 （FBLN5）、絲蛋白- a （FLNA）、纖維連接蛋白（FN1）、彈性蛋白（ELN）和LAD1，表明腫瘤表型更具侵襲性。相比之下，腫瘤2富含激素信號(hào)相關(guān)蛋白，如雌激素受體1 (ESR1)（乳腺癌的臨床生物標(biāo)志物）和粘蛋白1 (MUC1)（穩(wěn)定和激活雌激素受體），突出了其特別的生物學(xué)和與雌激素信號(hào)傳導(dǎo)的關(guān)系。

圖4. 基于PLATO框架的人乳腺癌空間蛋白質(zhì)組學(xué)圖譜。

總結(jié)

盡管基于成像和抗體的方法最近取得了進(jìn)展，但在空間蛋白質(zhì)組學(xué)中，實(shí)現(xiàn)整個(gè)組織的深度、高分辨率蛋白質(zhì)圖譜仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。PLATO，一個(gè)將微流體與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的集成框架，可以在整個(gè)組織切片中實(shí)現(xiàn)數(shù)千種蛋白質(zhì)的高分辨率映射。我們通過(guò)PLATO框架分析小鼠小腦的空間蛋白質(zhì)組，在一次運(yùn)行中鑒定了小鼠小腦2564個(gè)蛋白質(zhì)組。將PLATO應(yīng)用于大鼠絨毛和人類(lèi)乳腺癌樣本，實(shí)現(xiàn)了25μm的空間分辨率，并揭示了與疾病狀態(tài)相關(guān)的蛋白質(zhì)組動(dòng)力學(xué)。該方法揭示了空間上不同的腫瘤亞型，鑒定了關(guān)鍵的失調(diào)蛋白，并為腫瘤微環(huán)境的復(fù)雜性提供了新的見(jiàn)解。