单细胞代谢组学揭示了细胞异质性并阐明了细胞内分子机制。然而，代谢物的一般浓度测量只能提供代谢组学的静态描述，缺乏生物途径的代谢活性信息。

2025 年 5 月 16 日，北京大学化学与分子工程学院白玉唯一通讯在Nature Communications上在线发表题为“Dynamic single-cell metabolomics reveals cell-cell interaction between tumor cells and macrophages”的研究论文。研究通过在单细胞水平上进行稳定同位素示踪，开发了一个通用的动态代谢组学系统。

该系统由高通量单细胞数据采集平台和非靶向同位素示踪数据处理平台组成，为单细胞动态代谢组学提供了一体化的工作流程。该系统能够在单细胞水平上对交错代谢网络进行全局活动谱和流动分析，并揭示单细胞之间的异质性代谢活动。2-脱氧葡萄糖抑制模型强调了活性谱的重要性，该模型显示了单细胞内无法通过浓度分析反映的微妙代谢变化。值得注意的是，该系统与神经网络模型相结合，使直接共培养的肿瘤细胞和巨噬细胞的代谢组学分析成为可能。这揭示了肿瘤微环境中复杂的细胞-细胞相互作用机制，并首次根据代谢特征识别了肿瘤相关巨噬细胞的多种极化亚型，这与从单细胞RNA测序中更新的巨噬细胞多样性图谱一致。该系统有助于从静态和动态角度全面理解单细胞代谢组学。

代谢组学分析揭示了人类受试者的化学表型，代谢失调通常会导致细胞功能障碍，并在疾病的发病机制和进展中起关键作用。然而，代谢物浓度的测量只能提供代谢状态的“快照”，它代表了多种代谢反应的收敛结果。它表明高代谢物浓度通常不代表高反应通量，因为代谢物的积累可能归因于消耗量减少。因此，代谢活性的分析比代谢浓度信息更重要，它使我们能够确定代谢途径的动力学并描绘相互关联的代谢网络。稳定同位素示踪代谢组学是确定代谢活性的一个有吸引力的工具，在此过程中，我们使用稳定同位素示踪剂给细胞或生物，然后追踪它们通过代谢网络转化为标记代谢物。因此，可以通过标记形式和标记程度（LE）来阐明代谢物和通路的活性，LE代表了代谢物所有标记形式的富集。靶向同位素示踪代谢组学能够观察特定通路活性，从而揭示潜在的生物机制。然而，这种方法受到标记代谢物数量有限的限制，并且缺乏对全局稳态的全面分析。近年来，非靶向同位素示踪代谢组学方法的出现也有助于全面描述整个系统的代谢活动，并为发现新通路提供了机会。然而，复杂的同位素标记数据对数据处理和解释构成重大挑战，需要利用复杂的算法和模型。

与一般代谢组学相比，单细胞代谢组学揭示了典型生理状态下广泛存在的细胞异质性以及跨器官或肿瘤的各种细胞亚型。单细胞代谢组学可以通过实现不同细胞类型的直接共培养以更准确地模拟生理条件，并允许直接分析单个细胞而无需任何标记进行体外细胞间相互作用研究，从而准确地解决这些问题。已经努力进行基于单细胞的细胞间通讯原位研究，正在进行的工作重点是为此目的开发无标记和高通量单细胞代谢组学分析方法。有机质谱流式细胞术可作为单细胞代谢活性分析的潜在工具，这是以前从未探索过的。除了单细胞同位素示踪分析的方法外，数据处理方法也仍然具有挑战性。在现有的有机质谱流式细胞术分析中使用一种细胞标志物的峰提取方法可能会导致代谢物的假阳性鉴定和有偏差的峰定量。同时，迫切需要为单细胞数据开发一个兼容的非靶向同位素示踪分析平台。

在这项研究中，研究者通过整合单细胞代谢组学分析平台和非靶向稳定同位素示踪分析，开发了一种通用的动态单细胞代谢组学分析系统，能够以高通量和无标记的方式进行单细胞的动态代谢组学。有机质谱细胞分析因其高单细胞通量而被用于单细胞数据采集。然后，构建了非靶向单细胞代谢组学数据处理流程和同位素标记代谢物的靶向提取。利用自制的Python程序对数据进行精细处理，实现单细胞数据的合理提取和单细胞中所有标记代谢物的LE和标记模式的自动化定量。随后利用含有40个标记代谢物的模型细胞系MDA-MB-231进行了全系统的代谢活性分析。不同的代谢活动被确定，并且在单细胞水平上观察到具有不同循环和流动方向的相互连接的通路。在MDA-MB-231细胞中也用这种方法证明了异质性代谢活性。我们进一步发现在不同的2-脱氧葡萄糖（2-DG）诱导条件下，糖酵解及其他通路的活性变化，为利用单细胞代谢活性信息进行更精确的细胞分型提供了依据。重要的是，该系统用于研究直接共培养的肿瘤细胞和巨噬细胞的细胞间相互作用，并借助机器学习模型进行在线细胞类型鉴定，揭示了这两种细胞类型在浓度和活性方面的显著代谢变化。肿瘤相关巨噬细胞（TAM）的多功能亚型揭示了以肿瘤微环境（TME）中不同代谢改变为特征的细胞异质性。综上所述，动态单细胞代谢组学系统能够确定代谢活动和勾画交联代谢网络，从而为进一步探索细胞异质性和细胞间通讯提供更深入的单细胞代谢组学分析。

图1动态单细胞代谢组学系统的工作流程示意图（摘自Nature Communications）

参考消息：

https://doi.org/10.1038/s41467-025-59878-w

Tags： Nat Commun：北京大学白玉通过动态单细胞代谢组学揭示了肿瘤细胞和巨噬细胞之间的细胞间相互作用