近日，一篇发表在国际杂志Cell Reports上题为“Single-cell resolved imaging reveals intra-tumor heterogeneity in glycolysis， transitions between metabolic states， and their regulatory mechanisms”的研究报告中，来自Francis Crick研究所等机构的科学家们通过研究指出，单细胞成像技术或有望帮助分析肿瘤微环境的代谢状态。

很多大型制药公司都在争分夺秒地推出针对SARS-CoV-2的疫苗，其所采用的方法是改造现有的实验性mRNA基因疗法来携带新型的有效载荷;尽管这些癌症疫苗最初所编码的是单一RNA分子新抗原连环体，其能最优地呈现在特定的HLA受体上，从而增强CD8+ T细胞的抗肿瘤反应。但如今它们能够提供优化版本的刺突蛋白受体结合域，从而激发保护性中和性抗体的产生。

但事情似乎并没有到此结束，这些制药公司仍然在不断努力研究来重新定向简化的药物发现管道来筛选能阻断SARS感染、病毒生命周期或炎症后遗症的小型分子抑制剂;随着疫苗战役的胜利者和治疗挑战开始出现，如今一个充满灵感的行业正在以新的活力和目的重新点燃了研究人员抵御癌症的战斗。

这项研究中，研究人员报道了一种新技术，其能帮助在癌症的整个生命周期中同时评估单细胞中的蛋白生物标志物和遗传缺陷成为可能;尽管这类信息对于在异质性肿瘤内出现新型的耐药克隆时调整疗法至关重要，但或许还会有更多的故事;细胞的基因图谱揭示了其能够干什么，即其可能会使用什么基质，以及其绝对需要哪些基质;但关于细胞在任何特定的时间到底在做什么，研究人员或许并不知情;话句话说，这揭示了细胞代谢这些基质/底物的速度，在最上层，这或许是通过糖酵解、有氧糖酵解或线粒体氧化磷酸化等过程。

诸如正电子发射断层扫描(18F-FDG PET)、计算机断层扫描和超极化磁共振成像(MRI)等成像技术一直是区分肿瘤代谢状态的宝贵工具，但这些工具缺乏足够的分辨率来研究细胞水平的异质性，为此研究人员就需要进行细胞培养和体内模型的开发，同时还需要在这些模型中对单独标记的细胞进行成像研究;这项研究中，研究人员就开发出了一种新型技术来进行此类研究。

肿瘤中的糖酵解过程经常会被上调，从而就会导致细胞增殖所需的代谢中间物的生物合成增加，细胞能通过上调磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)信号来实现这一目的，要么通过获得活性突变、失活负向调节磷酸酶PTEN中的突变;或增加受体酪氨酸激酶信号。PI3K信号转导能部分通过AKT(蛋白激酶B)来增强糖酵解的通量，以及通过其它介质最终来控制肌动蛋白的骨架和局部膜动态特性。在雌激素受体阳性的肿瘤中(ER+)，多种PI3K抑制剂目前已经作为疗法被批准使用，当然其对于抵抗力更强的三阴性肿瘤亚型而言，科学家们还在进一步探索其有效的治疗手段。

文章中，研究人员利用葡萄糖荧光共振能量转移成像技术(FRET)、代谢组学、活性氧物种检测以及线粒体膜电位荧光成像(携带TMRE标签)的组合性手段，在单细胞水平上定义了肿瘤异质性特征;随后研究人员还利用流式细胞仪分离出了高和低葡萄糖浓度的细胞进行培养，从而进行更为具体的分析。MCF-7乳腺癌细胞能在不同种类的培养液中培养，从而就能反映出不同的肿瘤环境，随后研究者将培养液植入到小鼠的乳腺脂肪垫组织中;将肿瘤细胞系植入回机体和原始组织(正位模型)中就能保留正常的免疫-肿瘤相互作用。

此外，患者机体衍生的异种移植物(PDXs)也能被植入到免疫抑制的小鼠模型机体中，从而来在规定的环境中评估人类癌症;从传统角度来讲，癌细胞能够被植入到皮下来方便进行小鼠研究，然而，这种肿瘤会过早溃烂，并迫使研究过早终止;而诸如subQperior等新型实验步骤(将细胞直接诸如到乳腺脂肪垫的基质中)就能作为癌症研究的重要模型。

研究人员发现，肿瘤组织中会夹杂着不同区域的高葡萄糖和低葡萄糖细胞，这些细胞的状态能维持超过10个小时;事实证明，这些代谢状态可以跨越有丝分裂而遗传给子代细胞，甚至相邻的细胞也可以完全不同。研究人员推测，代谢状态的遗传基础或许就是表观遗传学调控;而通过检测多种抑制剂，他们发现，尽管PI3K的抑制能够“击倒”很多细胞，但当特殊的溴区结构域蛋白质被同时抑制时就会得到更好的效果。溴原子含有110合个氨基酸基团，其能识别组蛋白N端尾部的表观乙酰化修饰;当溴原子链的赖氨酸乙酰化“读者”失灵时，细胞就会对PI3K抑制剂产生耐受性;迄今为止，研究人员发现了至少43种溴原子蛋白，其中很多都是组蛋白乙酰化转移酶。

研究人员观察到，不同状态下的癌细胞具有不同的易感性/脆弱性，高葡萄糖的细胞尤其对于胞外丙酮酸依赖，但在低葡萄糖癌细胞或基质成纤维细胞存在时，这种脆弱性就会被掩盖;丙酮酸脱氢酶的一个调节因子就是Akt激酶，这就提示或许还有其他方法来治疗这些癌症类型。将单细胞遗传和蛋白标记物多组学预测因子与单细胞代谢组学相结合，研究人员或许就能提出有效抵御任何癌症的全面见解。