一种观察活细胞内部活动的新方法

来源：erurekalert

活细胞受到多种影响其行为的传入分子信号的狂轰滥炸。能够测量这些信号，以及细胞如何通过下游分子信号网络对它们做出反应，可以帮助科学家们更多地了解细胞是如何工作的，包括当它们衰老或患病时会发生什么。

目前，这种全面的研究是不可能的，因为目前的细胞成像技术一次只能局限于细胞内的几种不同的分子类型。然而，麻省理工学院的研究人员已经开发出一种替代方法，可以让他们一次观察多达七个不同的分子，甚至可能更多。

“在生物学中有很多例子，一个事件引发了一连串的下游事件，然后导致了特定的细胞功能，”Y.EvaTan神经技术教授EdwardBoyden说。“这是怎么发生的？”这可以说是生物学的基本问题之一，所以我们想知道，你能简单地看着它发生吗？

图片信息：一系列显示细胞过渡的图像。

这种新方法利用了绿色或红色荧光分子，它们以不同的速率闪烁。通过在几秒钟、几分钟或几小时内对细胞进行成像，然后使用计算算法提取每个荧光信号，可以跟踪每个目标蛋白的数量随时间的变化。

Boyden也是麻省理工学院生物工程和脑与认知科学的教授，霍华德休斯医学研究所的研究员，麻省理工学院麦戈文脑研究所和科赫综合癌症研究所的成员，以及K.LisaYang仿生学中心的联合主任，是这项研究的资深作者，该研究发表在今天的《Cell》杂志上。麻省理工学院博士后YongQian是这篇论文的第一作者。

荧光信号

用荧光蛋白标记细胞内的分子使研究人员能够了解许多细胞分子的功能。这种类型的研究通常是用绿色荧光蛋白（GFP）完成的，它在20世纪90年代首次用于成像。从那时起，几种以其他颜色发光的荧光蛋白被开发出来用于实验。

然而，典型的光学显微镜只能分辨出其中的两种或三种颜色，这使得研究人员只能对细胞内发生的整体活动有一个很小的了解。如果他们能够追踪更多的标记分子，研究人员就可以测量脑细胞在学习过程中对不同神经递质的反应，或者研究促使癌细胞转移的信号。

“理想情况下，你将能够实时观察细胞中的信号波动，然后你就可以理解它们之间的关系。这将告诉你细胞是如何计算的，”Boyden说。“问题是你不能同时看很多东西。”

年，Boyden的实验室开发了一种方法，通过将发光报告细胞定位到细胞内的不同位置，同时对细胞内多达五种不同的分子进行成像。这种方法被称为“空间多路复用”，它允许研究人员区分不同分子的信号，即使它们发出的荧光可能是相同的颜色。

在这项新研究中，研究人员采用了一种不同的方法：他们创造了随时间变化的荧光信号，而不是根据它们的物理位置来区分信号。这项技术依赖于“可切换的荧光团”——一种以特定速率开启和关闭的荧光蛋白。在这项研究中，博伊登和他的小组成员确定了四个绿色可切换荧光团，然后设计了另外两个，它们都以不同的速率打开和关闭。他们还确定了两种以不同速率转换的红色荧光蛋白，并设计了一个额外的红色荧光团。

这些可切换的荧光团中的每一个都可以用来标记活细胞内不同类型的分子，如酶、信号蛋白或细胞骨架的一部分。在对细胞进行几分钟、几小时甚至几天的成像后，研究人员使用一种计算算法从每个荧光团中挑选出特定的信号，类似于人耳如何挑选不同频率的声音。

“在交响乐团中，你有高音乐器，比如长笛，也有低音乐器，比如大号。中间是小号之类的乐器。它们都有不同的声音，我们的耳朵会把它们分类。”

研究人员用来分析荧光团信号的数学技术被称为线性解混。这种方法可以提取不同的荧光团信号，类似于人耳如何使用称为傅里叶变换的数学模型从一段音乐中提取不同的音高。

一旦分析完成，研究人员就可以看到在整个成像期间，每个荧光标记分子在细胞中的时间和位置。成像本身可以用一个简单的光学显微镜完成，不需要专门的设备。

生物现象

在这项研究中，研究人员通过标记哺乳动物细胞中参与细胞分裂周期的六种不同分子来证明他们的方法。这使他们能够确定细胞周期蛋白依赖性激酶水平如何随着细胞周期的进展而变化的模式。

研究人员还表明，他们可以标记其他类型的激酶，这些激酶几乎涉及细胞信号传导的各个方面，以及细胞结构和细胞器，如细胞骨架和线粒体。除了使用在实验室培养皿中培养的哺乳动物细胞进行实验外，研究人员还表明，这项技术可以在斑马鱼幼虫的大脑中发挥作用。

研究人员说，这种方法可以用来观察细胞对任何输入的反应，比如营养物质、免疫系统因子、激素或神经递质。它还可以用于研究细胞如何对基因表达或基因突变的变化做出反应。所有这些因素都在诸如生长、衰老、癌症、神经退化和记忆形成等生物现象中发挥着重要作用。

Boyden说：“你可以把所有这些现象看作是一类生物学问题，一些短期事件——比如吃了营养物，学了东西，或者感染了病毒——会产生长期的变化。”

除了进行这些类型的研究，Boyden的实验室还致力于扩大可切换荧光团的范围，以便他们可以研究细胞内更多的信号。他们还希望对该系统进行调整，使其能够用于小鼠模型。

该研究由Alana奖学金、K.LisaYang、JohnDoerr、JedMcCaleb、JamesFickel、AsharAziz、麻省理工学院K.LisaYang和HockE.Tan分子治疗中心、霍华德休斯医学研究所和美国国立卫生研究院资助。

期刊：Cell

DOI：10./j.cell..11.?

文章标题：Temporallymultiplexedimagingofdynamicsignalingnetworksinlivingcells

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