2023年10月19日，斯坦福大学的 Vinit B. Mahajan 团队在 Cell 上发表了题为Liquid-biopsy proteomics combined with AI identifies cellular drivers of eye aging and disease in vivo的文章。这篇文章介绍了一种整合液体活检蛋白质组学、单细胞转录组学和人工智能的方法（TEMPO），该方法能在非再生器官（如眼睛）中对活体人体进行细胞水平的疾病和衰老非破坏性评估，并揭示了眼部疾病机制和细胞老化的新见解。
在人类临床试验中，尽管许多药物在动物或细胞模型中表现出有效性，但有 90% 的候选药物最终失败。这种失败率表明，大多数模型无法提供足够洞察力，了解活体人类的疾病机制。对于在高度复杂、动态的人体组织内进行单细胞和单分子研究的困难在于，我们无法完全理解哪些具体细胞推动疾病发展。在非再生器官和组织（比如大脑和视网膜）中，细胞水平的分析受到了严重限制，因为直接活检会导致严重且不可逆的功能损伤。液体活检可以获取到局部富集的生物流体，可能是唯一一种获得蛋白质组学信息的温和方式。
然而，现有的分析方法无法以精细的细胞分辨率解析蛋白质。相反，虽然单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学能够提供细胞分辨率的基因表达描述，但它们要么需要直接组织活检，要么仅限于死后组织。此外，我们无法推断任何给定的 mRNA 是否被翻译成蛋白质，这使得评估整个蛋白质组与人类疾病的关联性具有挑战性。在这项研究中，研究人员演示了一种方法，将微体积液体活检蛋白质组学、单细胞转录组学和人工智能相结合，消除了上述限制，创造了一个称为TEMPO（追踪多种蛋白质起源的表达）的强大工具，可以在活体人体内细胞水平上研究疾病机制。
该方法不仅可以应用于其他器官系统，还有望改变分子诊断和预后，同时揭示新的细胞疾病和衰老机制。
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