单细胞转录组测序和蛋白质组学可提供大脑的神经元和胶质细胞的形态和功能信息。然而，迄今为止大多数空间分析主要利用这两种模式中的一种来研究细胞活动和细胞间通讯。
在2024美国神经学年会（SfN）上展示的一项研究中，研究人员利用同一张人脑FFPE切片同时检测了68种蛋白质和6000+种RNA靶标的空间定位和表达定量，即实现了以单细胞空间分辨率在同张组织切片中进行超多重RNA和蛋白的共检测，并对蛋白质和RNA表达进行了综合分析。
研究概览
该研究中，研究人员在同一张人脑FFPE切片同时检测了68种蛋白质和6000+种RNA靶标的空间定位和表达定量，并对蛋白质和RNA表达进行了综合分析。这些蛋白质靶点非常适合用于剖析神经退行性疾病病理（如淀粉样β变体），这不仅进一步增强了细胞分割效果，还涵盖了主要的神经细胞类型；此外，6000+ RNA靶标中包含4900+个神经科学相关基因，多组学的结合实现了更为精细的细胞分型、分子机制解析和功能分析。
CosMx SMI空间多组学（RNA和蛋白共检测）工作流程（该流程预计2025年正式全球发布）
图 1. CosMx多组学检测方法法利用偶联有条形码的抗体和RNA探针，通过捕获探针原位识别、多轮报告探针结合和荧光成像，依次检测蛋白质和RNA靶标。根据蛋白质染色对细胞进行分割，并将解码的RNA靶标分配到每个单细胞。
蛋白质增强细胞分割
图 2. 用于细胞分割的蛋白质和RNA密度图像示例。结合了68种蛋白信息的多模态细胞分割可捕捉神经元和胶质细胞突起并定位其中的转录本。
多组学工作流程依然保持了优异的RNA检出率
图 3. 通过CosMx多组学检测处理的健康大脑和注意力缺失症大脑的六个组织的质量控制统计数据。
蛋白质和转录本表达趋势并非总是一致，多组学检测具有必要性
图 4. 某些（而非所有）RNA转录本的表达水平可预测同种细胞类型中的相应蛋白质表达。例如，神经元蛋白NRGN与NRGN转录本的检测有很好的相关性，而MAPT转录本不能预测分泌型磷酸化蛋白pTau-S396的表达丰度。
利用蛋白质检测辅助RNA实现更为精细的细胞分型
图 5. 使用Leiden算法根据蛋白质丰度对细胞进行聚类。为了进行更精细的细胞类型标注，尤其是神经元类型的标注，在InSituType算法中使用RNA表达信息来定义更为精细的细胞类型，并利用蛋白质聚类为模型提供先验信息。
蛋白质和转录本定义共定位表达模式
图 6. 利用InSituCor软件包，蛋白质（上图）或转录本（下图）共表达和共定位模式突出显示了大脑结构。
由蛋白质定义的空间邻域也表现出基因水平的差异
图 7. 由蛋白质定义的具有相似细胞组成的空间邻域，突出显示了枕叶皮质层以及淀粉样beta斑块（灰色）。跨皮质层邻域神经元的差异表达分析确定了2035个空间调控的RNA转录本。
初步发现：
基于CosMx本身领先的细胞分割基础，并结合68种神经生物学相关蛋白实现了更优的细胞分割效果；
研究人员在对健康和患病大脑的12个组织切片进行了CosMx单细胞空间蛋白检测，并接着利用CosMx 6K进行了单细胞空间转录组检测，每个细胞检测到的RNA转录本中位数为1132个；
蛋白质和RNA的表达并非总是具有相关性；
CosMx 6K检测方案所涵盖的6000+ RNA靶标有助于结合蛋白质染色结果进行更为精细的细胞分型；
RNA和蛋白质多组学检测确定了数百个在皮层中差异表达的基因以及共表达蛋白质的空间定位差异模式。
下载英文原文：
https://nanostring.com/resources/multi-omic-profiling-of-healthy-and-diseased-brains-with-high-plex-single-cell-spatial-molecular-imaging/
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