以往，大量細胞分析提供了蛋白質(zhì)、基因或代謝物的平均值。如今，單細胞分析正在揭示組織內(nèi)各個細胞之間的差異。這些信息將有助于人們從細胞和分子層面上了解因果關(guān)系，也有助于解釋復(fù)雜的疾病狀態(tài)是如何產(chǎn)生并持續(xù)存在的。

　　大量細胞分析無法了解不同的細胞類型及其功能，它只能提供一個讀數(shù)，代表細胞的平均反應(yīng)。這種平均值，不僅包括感興趣的特征（比如細胞表面標(biāo)志物或其他表型），還包括實驗假象和錯誤，因此混淆了特定細胞對這些事件的貢獻。

　　對蛋白質(zhì)組學(xué)而言，單細胞分析的局限性在于樣本太?。▎蝹€細胞）以及它們所含的蛋白質(zhì)數(shù)量極少?！矮@取細胞不是問題，“問題在于，為了達到統(tǒng)計能力，您必須分析數(shù)百個或數(shù)千個細胞。每次LC/MC分析大約需要一小時，那么一項簡單的研究可能就需要十天左右，前提是一切都按計劃進行?！?br/>
　　此外，人類細胞會產(chǎn)生8萬到40萬種不同的蛋白質(zhì)。并非所有蛋白都同時表達，有些是某個基本分子的不同亞型（isoform）?！按蠛漆槨钡谋扔饕苍S是恰當(dāng)?shù)?。單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)方法每天最多能分析300個細胞，對每個細胞中的2500個蛋白進行定量分析。

　　單細胞工作流程

　　單細胞流程當(dāng)然也是從樣本處理開始。對樣本進行處理，使細胞分開和懸浮，然后通過熒光活化細胞分選（FACS）進行分離。單個細胞被分配到微量滴定板的各個孔中或芯片型分析系統(tǒng)上，在那里進行裂解。干擾質(zhì)譜分析的裂解劑需要除去，但由于純化會導(dǎo)致樣本損失，因此研究人員盡量避免使用。

　　FACS是細胞分選的shou選方法，但也存在缺點。損失率高（有時非常高），需要訓(xùn)練有素的操作人員，而且購買和操作成本都很高。

　　當(dāng)然，損失并不僅僅發(fā)生在細胞分選階段?！罢吵淼牡鞍踪|(zhì)很難通過液相色譜（LC）分離，因此這個步驟也會造成損失。這將會進一步造成靈敏度問題或分析偏倚。有時，您只是無法從單個細胞的蛋白質(zhì)中產(chǎn)生足夠的離子。”

　　為了解決這些靈敏度問題，一些操作方案將未標(biāo)記的載體蛋白添加到混合物中，以緩解小樣本量帶來的損失。雖然這些方法有點用，但仍需要質(zhì)譜技術(shù)的進步，特別是在電離效率方面的進步，才能處理小的樣本量和體積。

　　“如果沒有自動化液體處理系統(tǒng)，這些工作流程將無法實現(xiàn)，自動化系統(tǒng)帶來了準(zhǔn)確的納升級流體操作，以及一致性和穩(wěn)定性?！?br/>
　　早期對單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)的嘗試使用了基質(zhì)輔助激光解吸電離（MALDI），這是一種軟電離技術(shù)，可以保留不穩(wěn)定的分子特征，并最大限度減少樣本損失和樣本制備步驟。

　　基于MALDI的方法是在上世紀(jì)90年代首ci使用的。人們采用MALDI作為離子源，并用飛行時間（TOF）作為質(zhì)量分析器，從而提供一種功能性的單細胞分析。不過，這些技術(shù)存在三個主要缺點：MALDI不能在時域內(nèi)分離肽段，無法對大量蛋白質(zhì)進行測序，而且MALDI電離的可變性會影響定量的準(zhǔn)確性。

　　另一種電離蛋白質(zhì)的方法，電噴霧電離（ESI），則更容易實現(xiàn)測序，因為它很容易與各種分離方法（如毛細管電泳）相結(jié)合。然而，ESI需要大量的樣本制備，這可能導(dǎo)致?lián)p失，讓人們無法接受。

　　應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)

　　單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)也許更適合勇敢的人。這項技術(shù)還需要很多工作，才能滿足成本、靈敏度、穩(wěn)定性和可靠性等方面的需求，應(yīng)用于日常科研、生物制造和診斷。

　　“不過在此之前，人們必須解決單細胞分離的挑戰(zhàn)，以及驗證質(zhì)譜技術(shù)和流程的挑戰(zhàn)。此外，臨床背景下的技術(shù)人員還需要更多的全面整合流程。目前運行16個樣本大約需要兩到三個小時，這也需要改進?！?/p>