单细胞分析能够揭示单个细胞在特定环境下的生理状态，有助于对细胞衰老、分化等行为进行精细解读，实现细胞的精准分型，并能为细胞间相互作用研究提供分子基础。近两年来，北京大学化学与分子工程学院分析化学所白玉教授课题组在单细胞组学研究中取得一系列进展，构建了单细胞深度有机质谱流式平台，可实现基于二级质谱的单细胞代谢物鉴定和构造异构体区分（Nat. Commun. 2024,15,4387）；基于正交外源酶反应发展了多维生物细胞质谱流式检测平台，可实现单细胞中胞内目标蛋白与数百种代谢物的同时分析（Chem. Sci. 2025, 16, 3187-3197）。单细胞代谢组分析可直接反映细胞的实时状态，然而，基于浓度的代谢组分析只能提供代谢状态的“静态照片”，反映产生和消耗等多种代谢过程的融合结果，缺乏动态的代谢活性信息。针对这一问题，白玉课题组发展了单细胞动态代谢组分析平台（图1），该平台利用同位素标记策略结合单细胞代谢组分析平台和数据处理方法，在单细胞水平对代谢网络进行全局性的活性分析和代谢通路间的流动性分析，揭示了单细胞间代谢活性的异质性。利用该平台对肿瘤微环境中复杂的细胞间相互作用机制开展研究，首次基于单细胞代谢特征识别出肿瘤相关巨噬细胞的多种极化亚型。研究成果以“Dynamic single-cell metabolomics reveals cell-cell interaction between tumor cells and macrophages”为题，于2025年5月16日发表在《自然-通讯》（Nature Communication）期刊上（Nat. Commun. 2025, 16,4582）。

　　图1. 单细胞动态代谢组分析平台的工作原理示意图

　　该平台由高通量的单细胞数据采集单元与自动化的数据处理单元构成，前者将非靶向的稳定同位素示踪分析与有机流式质谱方法结合，实现了高通量的单细胞数据采集，后者借助基于Python自行开发的单细胞数据预处理及动态分析平台实现（图1）。利用该平台对MDA-MB-231乳腺癌单细胞开展了代谢活性的全局性分析，3h共追踪到40种标记代谢物，并揭示了单细胞间代谢活性的异质性（图2）。以2-脱氧葡萄糖药物处理细胞为模型的代谢活性分析结果证实了代谢活性相较浓度信息而言可以更快速、灵敏地反映单细胞中代谢稳态的变化。

　　图2. MDA-MB-231细胞中代谢活性的异质性

　　结合神经网络机器学习模型，建立了无需标记和后续分离的单肿瘤细胞及巨噬细胞的二元分类方法。利用单细胞动态代谢组分析平台对肿瘤微环境中细胞间相互作用机制开展了研究（图3）。肿瘤细胞及巨噬细胞直接共培养后代谢浓度和活性的综合分析结果揭示了二者互作诱导的代谢重编程。其中，MDA-MB-231表现为己糖代谢和戊糖磷酸代谢途径的增强，谷氨酰胺代谢和氨基酸合成代谢的降低；TAM表现为以三羧酸循环和氧化磷酸化代谢增强为特征的M2型极化和其它复杂的代谢特征。更重要的是，动态代谢组分析结果显示肿瘤相关巨噬细胞具有传统M1/M2分类外更精细的分化异质性亚群；与单细胞转录组联合分析结果进一步揭示了各分化亚群具备促肿瘤、血管生成等不同潜在生物学功能。

　　图3. 共培养前后MDA-MB-231 细胞与巨噬细胞的代谢组学分析

　　北京大学化学与分子工程学院白玉教授是该论文的通讯作者，北京大学化学与分子工程学院博士研究生张翼是该论文的第一作者。该研究成果得到国家自然科学基金委、科技部、北京分子科学国家研究中心等机构和项目的资助。

　　原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-59878-w

排版：高杨

审核：牛林，刘志博