多尺度的细胞生物学信息探测
哺乳动物的器官包含了大量具有特异功能的细胞，这些细胞之间彼此高度联系。若想全面了解器官功能，就需要在多个尺度层面（从生物大分子成分的纳观组织到器官尺度的细胞联系）对细胞进行研究。利用成像技术、单细胞测序等方法，研究人员已经可以提取许多关于细胞特征的信息，从而探索新型细胞及其功能。然而，想要在空间背景下研究生物学系统的非凡复杂性依然需要发展更加先进的技术和方法。
光子成像技术探测细胞pH值（图片来源：网络）
作为金标准的组织学方法已然无法满足未来研究需求
经典的组织学方法在探测生物学组织方面已是金标准一样的存在。目前，在组织学方法中已经发展出了许多化学、机械加工方法来保存组织并提取其结构和分子信息。最常用的组织加工方法就是醛基化学固定和机械性的组织切片。醛基固定可以尽可能地抑制组织降解、硬化组织构造并使导致生物大分子降解的蛋白质活性降低。随后，固定的组织被机械切割形成切片并使细胞暴露在分子探针中，以实现标记和成像。然而，这类加工方法不仅费时费力，加工过程还会导致许多重要信息如神经连接等丢失。因此，亟需发展大尺度完整组织加工技术来尽可能保留生物学信息。
动物大脑皮层切片利用免疫荧光原理进行成像（图片来源：ScienceDirect）
取代组织学方法？组织转化技术成为研究新热点
在近十年里，下一代组织透明化（optical tissue clearing）方法和水凝胶基组织转化（hydrogel-based tissue transformation）技术已经逐渐发展成为新兴的生物学系统探测平台。这类平台可以设计构建组织的物化性质（如光学透明度、分子渗透性、组织尺寸等），同时也能保留细胞和分子的空间背景信息。结合化学/光学工具，这类平台在无需切片加工的条件下即可获得完整组织的3D信息。在组织透明化方法中，具有体积的组织内存在着高含量的脂质，会组织探针和光的渗透，从而影响探测效果。而对于组织转化技术来说，它能通过水凝胶-组织融合手段在保证完整组织内细胞、分子空间背景的同时，彻底清除脂质、保证探测效果。近期，麻省理工学院的Kwanghun Chung等人撰写了最新综述文章，讨论了组织转化和标记技术的基本工程原理及其广泛的应用、当前的挑战和未来的潜力。相关综述文章以“Basic principles of hydrogel-based tissue transformation technologies and their applications”为题发表在Cell。
【文章要点】
一、水凝胶基组织转化技术及其特性
水凝胶组织转化方法通过改变组织-凝胶杂化体的物化性质来高效保留和提取多尺度的生物学信息。为了有效控制组织-凝胶性质，了解这些技术背后的基本物理化学原理是关键。在组织转化中，主要存在着两种水凝胶技术：一是生物大分子间固定法，即创造交联生物大分子的内部网格结构；二是人工水凝胶法，即创造集成了生物大分子的外源性水凝胶网状支架。
图1 常见的组织-水凝胶技术概览
二、水凝胶基组织转化技术的优化标准
水凝胶的性质对于最大化地获取生物学信息来说至关重要。在优化组织-凝胶杂化体时，首先需要考虑水凝胶在该组织转化中需要具备的四种基本性质：探针兼容性、生物分子稳定性、力学韧性、渗透性/透明度。
为了及时调整上述的四种水凝胶基本性质以适应研究需求，还需要从五个参数层面来进行调节控制。一是固定强度（可从固定时间、化学固定物浓度、温度等方面进行调整），二是脱脂/消化度（可从改变化学试剂、处理时间等方面进行调整），三是单体浓度（影响人工水凝胶性质），四是交联剂浓度，五是引发剂浓度。
图2 组织-凝胶性质的优化
三、将水凝胶基方法扩展到体积样品的挑战
在水凝胶基组织转化技术中，水凝胶网格扮演了重要的角色，其可以在脂质（脱脂）去除过程中保证生物分子保留在生理位置。内源性的脂质层起到了物理和光学屏障的作用，能够阻止分子探针和光子的胞内递送行为。因此，脱脂程度极大地影响了生物组织的分子渗透性和光学透明度。也就是说，如何增加有效扩散、减少组织的特征长度是优化探测效果的关键，也是目前该领域存在的主要挑战。
图3 组织透明化和分子递送的基本原理
四、组织转化技术的应用
组织转基技术为研究多尺度下的多样化组学信息提供了难得的机会。例如在转录组学研究中，组织转化技术可以在天然组织环境中以单细胞分辨率绘制单个 RNA 分子。而在蛋白质组学成像技术中，新技术的发展可以允许从组织切片中提取蛋白质组学的细节信息。最后，在连接组学（Connectome）中，组织转化技术可以在突触水平的分辨率上绘制局部神经线路，无需标记单个神经元即可对神经轴突和突触连接进行追踪。
图4 空间蛋白质组学和连接组学分析
结论：在近十年的时间里，组织转化技术领域取得了长足的进步。这些技术进步还与显微技术的发展相结合，可以对体积样本进行快速和高分辨率的成像。然而，要最大限度地在研究领域发挥这些技术，目前还有很长的路需要走。为了实现这一目的，从组织转化、标记和成像到自动图像分析，每一步的持续改进将是必不可少的。不仅如此，建立可应用于不同技术平台的严格验证标准将会使基础研究获益良多。不管怎样，组织转化技术及其协同方法的不断完善和进步终将推动整体系统水平的生物学研究。
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