2024年下半年血液研究可以这样做：Olink与scRNA双剑合璧

问渠哪得清如许，为有源头活水来。

---朱熹《观书有感》

以Olink为代表的高通量技术将蛋白质研究带入了新一代蛋白质组学(Next Generation Proteomics，NGP)时代。结合单细胞转录组学在揭示细胞异质性、挖掘新亚群、探索细胞通讯网络、发育分化等方面的先天技术优势，和Olink蛋白组学在Biomarker发现、药物靶点开发、疾病诊断、患者分子分层等方面的独特优势，单细胞测序与Olink的强强联合将为多组学技术在科研成果向临床转化应用迈进的道路上立下里程碑式的新篇章。

蛋白质处于中心法则下游，是基因功能的最终执行者。蛋白质组学研究能让我们更直接观察到人体生理以及病理的变化机制，进而为疾病找到预防或治疗策略。在2023年底，Nature连发三篇基于Olink血浆蛋白组数据的新论文，使得科研人不得不将目光聚焦到了这项超灵敏，超多重，超灵敏和高特异性的蛋白组学新技术。

Olink基于PEA(Proximity Extension Assay，邻位延伸分析)技术，采用两个抗体识别相同的目的蛋白，通过免疫反应两个抗体上连接的寡核苷酸彼此临近，经过延伸和扩增反应，将蛋白浓度转化为寡核苷酸的定量检测结果。Olink既保留了蛋白/抗原识别的特异性，又克服了低丰度检测的局限，可对蛋白生物标志物进行多重、灵敏、高通量的检测。

从以上的原理介绍，我们不难推测出Olink这项技术更多地应用于基于血液样本的队列研究，那么，又该如何与单细胞联用使得研究可以在蛋白、细胞、转录等多个层面进行呢？小新在此为大家介绍两篇经典的基于单细胞转录组与Olink蛋白组的多组学联合应用的高分文献：

应用案例1. 特应性皮炎中复杂的炎症细胞网络^[1]

疾病类型：特应性皮炎^[1]

技术选择：单细胞测序(皮肤组织)、Olink(血清样本)、空间转录组(皮肤组织)

Olink Panel： cardiometabolic panel

研究设计：特应性皮炎(AD)是最常见的慢性炎症性皮肤病，发病机制复杂，AD皮肤中的细胞和分子串扰尚未完全了解。作者分别通过单细胞测序和空间转录组对患者与健康对照的皮肤进行检测，以及Olink技术对对患者与健康对照的血清样本进行试验

研究结果：单细胞转录组分析在病变性 AD 皮肤中鉴定了疾病组特有的成纤维细胞、树突状细胞和巨噬细胞亚群。空间转录组学分析显示，AD皮肤白细胞浸润区的COL18A1成纤维细胞中COL6A5、COL4A1、TNC和CCL19上调，CCR7 DC细胞在病变中与之分布相似，而M2巨噬细胞在该区域表达CCL13和CCL18。空间转录组的配体-受体相互作用分析确定了活化的COL18A1成纤维细胞、M2巨噬细胞、CCR7 DC细胞以及 T 细胞之间的邻近浸润和相互作用。Olink分析发现AD患者血清TNC和CCL18水平显著升高，与临床疾病严重程度相关。

应用案例2. 新冠肺炎轻度和中度之间的疾病状态急剧转变^[2]

疾病类型：新冠肺炎^[2]

技术选择：单细胞测序(PBMC)、Olink(血浆)

Olink Panel：Cardiovascular II, Inflammation, Metabolism, Immune Response, Organ Damage panels

研究设计：20年初，新型冠状病毒病COVID-19迅速蔓延，成为全球健康挑战。此前，大多数关于COVID-19患者免疫功能障碍的报告都集中在重症上。在该研究中，作者表征了139名COVID-19患者(每位患者2次纵向抽血265个样本)和258名健康供体的循环免疫细胞类别和血浆多组学谱

研究结果：蛋白组特征分析发现：健康到新冠轻症过渡中，差异变化的蛋白数量最多(达307个)，但从中症向重症过渡中差异蛋白数量最少(仅5个)。CD8+T细胞与疾病严重程度呈现变化，并呈现出异质性(包括初始T细胞、记忆T细胞、效应T细胞、衰竭样T细胞、增殖型T细胞)；此外CD4+T细胞中也发现两种类群的CD4+T细胞亚群与新冠严重程度有关，且两种类群在功能特征上呈现明显差异。通过对多维度免疫特征分析，新冠患者感染中协调变化的免疫应答反应。找到了一个关键M2，其能够清楚区分轻度和中度新冠感染的生理波动，与免疫细胞协调、促炎信号、代谢丢失等重要新冠感染生物过程相关性高。

那么，我们该如何选择合适的panel呢？

Olink提供多种规格的产品可以自由选择与组合，最大的panel是Explore HT，包含5300多种蛋白，最小的是Target 48，另外还有Flex和Focus系列产品可自由选择21种蛋白组合。目前，Olink target 96系列作为市场上最为热门的Olink系列产品，共有15个可供选择和组合的panel；多样丰富的Panel也往往会使人选择恐惧症爆发，为此小编将这15个panel中的蛋白进行了总结以供研究选择参考：

panel中共有14个人源蛋白panel，1个鼠源蛋白panel；其中14个人源蛋白panel之间相互独立又互为补充，也存在一定的重合，需要按照研究目的选择最佳panel组合。

心血管panel

Cardiovascular II & III 心血管II & III

肿瘤学II & III两个panel共检测184种蛋白质，并无重合，是一对互补的panel组合；包括参与对癌症发生和进展至关重要的生物学机制的蛋白组，例如血管生成、细胞-细胞信号传导、细胞周期控制和炎症、细胞代谢过程、细胞凋亡、细胞增殖/分化等。

Immuno-Oncology 肿瘤免疫学

该panel包括参与促进和抑制肿瘤免疫、趋化性、血管和组织重塑、细胞凋亡和细胞杀伤以及代谢和自噬等过程的蛋白质。

肿瘤学panel

Oncology II & III 肿瘤学II & III

Immuno-Oncology 肿瘤免疫学

该panel包括参与促进和抑制肿瘤免疫、趋化性、血管和组织重塑、细胞凋亡和细胞杀伤以及代谢和自噬等过程的蛋白质。

免疫炎症panel

Immune Response 免疫反应

该panel包括参与免疫反应相关生物过程的蛋白质，例如适应性免疫反应、对病毒的防御反应、淋巴细胞活化、炎症反应和细胞因子介导的信号通路。这一panel与Immuno-Oncology存在43个重合蛋白。

Inflammation 炎症

该panel收录了市场上最广泛的与炎症性疾病和相关生物过程相关的蛋白质，能够高效稳健地研究蛋白质特征，并加快寻找与炎症相关的新的相关人类蛋白质生物标志物的速度。这一panel与Immuno-Oncology存在12个重合蛋白。

神经学panel

Neurology 神经学

该panel中的蛋白包含与神经生物学过程和神经系统疾病(例如神经发育、轴突引导、突触功能或阿尔茨海默病等特定疾病)相关的已知蛋白标志物，以及少部分更具探索性的蛋白质，这些蛋白与细胞调节、免疫学、发育和代谢等生物过程相关。

Neuro Exploratory 神经探索

该panel中包括探索性和已知的神经领域相关的蛋白标志物，与神经病学相关疾病、以及轴突发育、神经发生和突触组装等生物过程关联。为Neurology panel的拓展。

生物过程panel

Organ Damage 器官损伤

该pane包括参与关键生物过程的蛋白质，例如对应激的反应、细胞增殖的调节、细胞周期和细胞死亡/凋亡。

Development 发育

该panel包括参与发育相关生物过程的蛋白质，如细胞迁移和运动、细胞外基质组织和神经发生。

Metabolism 代谢

该panel包括参与代谢相关生物过程的蛋白质，例如细胞代谢过程、细胞表面受体信号通路、磷酸化调节和细胞粘附。

Cell Regulation 细胞调节

该panel包括参与细胞调节相关生物过程的蛋白质，例如细胞通讯、凋亡过程、细胞周期和细胞分化。

参考文献

[1] Mitamura Y, et al., Spatial transcriptomics combined with single-cell RNA-sequencing unravels the complex inflammatory cell network in atopic dermatitis. Allergy. 2023 Aug;78(8):2215-2231. doi: 10.1111/all.15781

[2] Su Y, et al.,Multi-Omics Resolves a Sharp Disease-State Shift between Mild and Moderate COVID-19. Cell. 2020 Dec 10;183(6):1479-1495.e20. doi: 10.1016/j.cell.2020.10.037

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