Cell 重磅发布 | 单细胞代谢组学技术突破瓶颈，三大核心优势破解肿瘤等复杂疾病代谢密码

摘要：在生命科学研究中，细胞异质性始终是解开疾病机制、药物响应的关键密码。单细胞代谢组学（SCM）作为探测这一异质性的分子显微镜，却长期受困于三大瓶颈：小分子代谢物检测难、样本通量低、数据重复性差。近日，来自美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等机构的研究团队在《细

在生命科学研究中，细胞异质性始终是解开疾病机制、药物响应的关键密码。单细胞代谢组学（SCM）作为探测这一异质性的分子显微镜，却长期受困于三大瓶颈：小分子代谢物检测难、样本通量低、数据重复性差。近日，来自美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等机构的研究团队在《细胞》发表重磅成果，推出新一代单细胞代谢组学技术——HT SpaceM，以高通量、高重复性、高覆盖度的优势，为解析细胞代谢的微观宇宙提供了革命性工具。

图形摘要

传统技术的卡脖子难题

HT SpaceM工作流程与数据分析框架

单细胞代谢组学的核心挑战，在于如何精准捕捉细胞内含量极低、结构多样的小分子代谢物（如氨基酸、糖类、脂类），同时兼顾检测效率与数据可靠性。

现有技术多依赖质谱成像（如MALDI），但主要聚焦于易电离的脂质，小分子代谢物常因丰度低、离子化效率差被遗漏。此外，传统方法每张载玻片仅能处理8个样本，单次检测细胞数不足1万，难以满足大规模样本或多条件实验的需求；更棘手的是，缺乏统一的数据分析框架，导致不同实验室的结果难以比较。

为突破这些限制，研究团队基于此前开发的SpaceM技术，迭代升级出HT SpaceM（High-Throughput SpaceM），目标直指“高通量、小分子检测、高重复性”三大目标。

HT SpaceM的创新，贯穿实验设计与数据分析全流程。

HT SpaceM检测多种类别与通路的小分子代谢物

实验流程：从单孔到阵列，效率提升5倍

传统方法受限于载玻片空间，每张仅能设置8个样本孔；HT SpaceM通过激光蚀刻技术，在载玻片上精准刻制40个独立微孔（可扩展至更多），每个微孔可容纳约1000个细胞。配合可移除的多孔培养板，研究者可在同一载玻片上同步处理40个样本（如不同细胞系、药物处理条件或患者样本），大幅降低批次效应，提升统计效力。

为解决小分子代谢物易泄漏、难检测的问题，团队优化了细胞固定与清洗流程，并采用高灵敏度的AP-SMALDI5成像质谱系统，结合定制化基质（如2,3-二氨基萘），显著提升了氨基酸、核苷酸等小分子的离子化效率。实验显示，HT SpaceM可检测到73种经批量LC-MS/MS验证的小分子代谢物（涵盖氨基酸、脂肪酸、碳水化合物等7大类），覆盖KEGG数据库中8大代谢通路的7类，远超传统空间代谢组学的平均水平（仅26种代谢物/脂质）。

HT SpaceM展示跨孔（n=72孔）高重复性与低代谢物变异性，代谢物检测水平可与批量液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）媲美

数据分析：从碎片到网络，解锁代谢异质性

单细胞代谢谱预测细胞类型

单细胞代谢数据的价值，不仅在于测到，更在于读懂。HT SpaceM配套的分析框架，整合了质量控制、批次校正、差异分析、功能富集及共丰度网络构建等全链条工具。

例如，通过共丰度网络分析，研究者可识别单细胞内协同变化的代谢物枢纽——如谷氨酰胺与谷氨酸在多数细胞系中高度关联，提示其参与共同的代谢调控；而某些细胞系（如卵巢癌细胞系IGR-OV1）中，脂肪酸与嘌呤的协同变化则可能反映其独特的代谢重编程。这种“代谢网络”视角，为发现疾病相关的关键代谢节点提供了新线索。

性能验证：高重复性+单细胞分辨率，媲美批量检测

单细胞代谢物共丰度网络

实验数据显示，HT SpaceM的重复性堪称惊艳：同一载玻片内的样本间相关性高达0.97-0.99，不同载玻片的样本相关性仍达0.88-0.99，远超传统单细胞技术的水平。更关键的是，其对单细胞代谢物的检测变异性（CV）与批量LC-MS/MS相当——81.48%的代谢物CV≤20%，其中氨基酸类低至5%以下。

在真实场景验证中，HT SpaceM展现出强大的解析能力：

肿瘤细胞系异质性：对NCI-60癌症细胞面板（涵盖乳腺癌、肺癌、卵巢癌等9类肿瘤）的分析显示，单细胞代谢图谱可精准区分不同来源的细胞系，甚至识别出仅在20%细胞中存在的稀有代谢标记（如神经母细胞瘤细胞系中的核糖磷酸），这些标记可能指示肿瘤的耐药性或转移潜能。

药物干预动态：当用糖酵解抑制剂2-DG处理HeLa细胞后，HT SpaceM不仅捕捉到葡萄糖积累、三羧酸循环激活等预期变化，更揭示了单细胞水平的代谢协调——葡萄糖成为核心枢纽，与20余种代谢物形成强关联；同时，细胞间仍存在基于细胞周期的固有异质性（如G1/S期与G2/M期细胞的代谢标记差异），这种“扰动下的异质性”正是传统批量检测无法捕捉的。

从实验室到临床：重塑代谢研究的未来

HT SpaceM的最大价值，在于它让单细胞代谢组学从小众探索走向大规模应用。过去，受限于通量，我们只能研究几十个细胞；现在，每张载玻片可处理超过14万个细胞，足以支撑患者来源的循环肿瘤细胞（CTC）、免疫细胞等珍贵样本的分析。

目前，研究团队已将该技术应用于癌症、干细胞等领域，并计划进一步拓展其在药物筛选、个性化医疗中的应用。例如，通过分析患者肿瘤细胞的单细胞代谢图谱，可预测其对靶向药物的响应；结合多组学数据（基因组、转录组），还能揭示代谢异常与疾病进展的因果关系。随着技术的进一步优化与应用拓展，它有望为癌症治疗、代谢疾病研究乃至衰老机制探索提供更精准的分子地图。

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