药物开发和生物制品表征:质谱流式细胞术简介-百泰派克生物科技BTP
- 公司采用ISO9001质量控制体系,专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务;
- 获国家CNAS实验室认可,为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务;
- 业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等;
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质谱流式技术(Mass Cytometry)在药物开发和生物制品表征中的潜力巨大。质谱流式细胞术将质谱技术与流式细胞仪相结合,能够实现对单个细胞的生化成分进行深入研究,帮助我们理解疾病机制,验证药物的效果,发现新的药物靶点以及增强生物制药质量控制。这在生物制品表征中非常有用,它可以帮助解决以下一些问题:
单细胞层次的分子表征:传统的质谱技术通常需要大量的样本以获取可靠的结果,而质谱流式技术则可以分析单个细胞的生化成分,这可以帮助我们更深入地理解细胞的生物学特性。
生物分子的定量分析:质谱流式技术可以对细胞内的生物分子进行定量分析,包括蛋白质、代谢物和其他生物分子。
细胞异质性的研究:细胞群体中的细胞并非完全相同,它们之间的差异可能影响疾病的发展和治疗的效果。质谱流式技术可以帮助我们研究这种细胞异质性。
百泰派克生物科技BTP采用基于Fluidigm Helios流式细胞仪(Mass Cytometry System for Single Cell Analysis)用于单细胞质谱分析,该平台能够完成包括单细胞捕获、cDNA合成、实时定量PCR分析、目标区域扩增以及质谱流式细胞分析。
质谱流式细胞技术(Mass cytometry)采用金属同位素标记的特异性抗体来标记细胞表面和内部的信号分子,细胞以单个细胞液滴状态被雾化后进入高温等离子体,产生自由原子,四级杆选择只通过特定质量范围内的离子进行后续检测,利用飞行时间质谱(Time of flight-mass spectrometry,TOF-MS)检测镧系金属离子的相对信号强度,最后数据被转换为标准的流式数据,通过专业的数据分析软件进行处理,达到对细胞表型和信号网络的精细表征(图1)。
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图1. 质谱流式细胞术工作流程
技术优势
1)通道数量众多,且通道间干扰小,无需补偿
质谱流式细胞仪中的电感耦合等离子体质谱(Inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)具有非常宽的原子量检测范围(75~209 Da),理论上可以同时检测上百个不同的参数。ICP质谱具有很高的分辨能力,可以区分开用来标记的各种金属元素,而相邻金属通道间的干扰<0.3%,基本可以忽略不计,无需计算补偿。同时,用来作为标签的金属元素在细胞中的本底含量低,因此信号的背景极低。目前商业化的金属标签在50种左右。
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图2. 质谱流式细胞术金属标签与荧光标签的比较
2)适用多样化的数据处理方式
质谱流式细胞仪通道数量的增加在单细胞层面上带来信息量的成倍增长,因此可以对高维数据进行各种降维和聚类处理,以供挖掘有用的生物学信息(图3)。
图3. 质谱流式细胞术数据分析方法举例
3)分析数量大,成本较低
单细胞RNAseq受成本等因素限制,所有样本细胞汇总的分析数目一般在2×104个左右,而流式质谱技术一次(单样本)就可分析至少105个细胞,实现了数量级的提高,且成本不高于单细胞RNAseq。
应用领域
质谱流式细胞技术可以实现对细胞群体进行精准的免疫分型,对细胞内信号传导网络进行全面的分析,分析细胞亚群之间的功能联系,以及对于大量样品的高通量多参数检测。在造血、免疫、干细胞、癌症、感染、药物筛选以及疫苗研发等多个领域的研究有着广泛的应用前景,有大量的研究文章发表(图4,图5)。
将金属标签技术与其他技术结合也会产生新的应用方向。除常规蛋白外,质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰,检测细胞存活率,细胞大小,mRNA转录子表达量,DNA合成速率以及蛋白酶活性等的测定。
图4. 2010以来质谱流式细胞术文章发表情况(数据来源:PubMed数据库,截止日期2023年2月)
图5. 质谱流式细胞术相关文章在不同研究领域中的分布。
关于我们
百泰派克生物科技-生物药物表征,生物质谱多组学优质服务商
北京百泰派克生物科技有限公司(Beijing Biotech Pack Scientific Co., Ltd. 简称BTP)从事以生物质谱为依托的生物药物表征,大分子物质(包括蛋白质、多肽、代谢物)质谱分析以及小分子物质检测服务。
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参考文献:
[1] Di Palma S, Bodenmiller B. Unraveling cell populations in tumors by single-cell mass cytometry. Curr Opin Biotechnol. 2015 Feb;31:122-9. doi: 10.1016/j.copbio.2014.07.004. Epub 2014 Aug 11. PMID: 25123841.
[2] Norton SE, Leman JKH, Khong T, Spencer A, Fazekas de St Groth B, McGuire HM, Kemp RA. Brick plots: an intuitive platform for visualizing multiparametric immunophenotyped cell clusters. BMC Bioinformatics. 2020 Apr 15;21(1):145. doi: 10.1186/s12859-020-3469-y. PMID: 32293253; PMCID: PMC7158154.
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