精确地观察细胞内的蛋白质对许多研究分支来说是极其重要的，但一直是一个重大的技术挑战——特别是在活细胞中，因为所需的荧光标记必须单独附着在每个蛋白质上。由CeMM的Stefan Kubicek领导的研究小组现在已经克服了这个障碍:使用一种称为“vpCells”的方法，可以同时标记许多蛋白质，使用五种不同的荧光颜色。这种自动化的高通量方法，在人工智能辅助图像识别的帮助下，在从基础细胞生物学到药物发现的各个学科中开辟了全新的应用。这项研究已发表在该杂志上自然细胞生物学(DOI: 10.1038/s41556-024-01407-w)．

没有蛋白质，我们所知的生命将是不可想象的。它们为细胞提供结构框架，作为控制代谢的酶，并使细胞作为膜受体、转运体或信号分子与环境进行通信。只有当蛋白质位于细胞内的正确位置时，所有这些功能才能实现。通常，当蛋白质改变其位置时，它的特性也会改变——因此，控制其在细胞中的位置也意味着控制其功能。

为了理解和探索蛋白质的功能，精确地确定和跟踪它们在细胞内的位置是必不可少的。蛋白质经常在细胞的不同细胞器和隔室之间动态穿梭。为了在显微镜下观察它们，它们通常与荧光、明亮的蛋白质成分联系在一起。然而，这种方法面临着技术上的困难:通常情况下，荧光成分一次只能附着在一种蛋白质上，并且为了标记多种蛋白质，通常必须杀死细胞并固定细胞。

Stefan Kubicek的研究小组提出的新方法被称为“视觉蛋白质组细胞”(简称vpCells)，它允许蛋白质以一种保留其内源性调节机制的方式进行荧光标记。与一次标记一种蛋白质不同，vpCells可以用荧光标记同时融合许多蛋白质，这是一种所谓的多重方法。Kubicek的团队已经在2020年描述了这种方法的前身，用于研究代谢酶(Reicher et al. Genome Res. 2020, DOI: 10.1101/gr.261503.120)。现在，它在三个方面得到了扩展和改进:

首先，vpCells可以使用CRISPR/Cas9基因编辑工具标记所有理论上可能的蛋白质，将荧光蛋白遗传地附着在研究中的蛋白质上。Kubicek团队为此目的创建了一个全基因组“文库”，使荧光标记和对所有可能的人类蛋白质的系统功能探索成为可能。

其次，vpCells不仅使用一种荧光色，而且总共使用五种互补色。在每个细胞中，有两种不同的蛋白质被标记。此外，另一种颜色标记用于更好地区分单个克隆。另外两种颜色标记细胞核和细胞膜，以更好地描绘单个细胞。

第三，这种配色方案不仅可以产生视觉上吸引人的图像，而且可以光学地识别和区分不同的蛋白质。通常，这需要在成像后进行复杂的DNA测序，以确定标记的蛋白质。另一方面，vpCells方法使训练人工智能辅助图像识别系统能够仅根据荧光显微镜图像识别哪个细胞中标记的蛋白质。

该方法已经在两个方面证明了它的实用性:一方面，超过4500个细胞系作为1100多种蛋白质的报告细胞被生成。这些细胞系被用来训练人工智能模型，并描述蛋白质在其基础状态下的定位。单个标记蛋白的所有图像都可在可公开访问的web数据库vpccells. cmm.at上获得。

另一方面，活的报告细胞被用于一个特定的研究问题:库比切克的团队检查了1000多种小分子物质对61种与癌细胞相关的蛋白质的影响。研究人员发现，44种测试物质在6小时内改变了单个蛋白质的数量或位置。其中一种物质被证明是细胞核蛋白质运输的抑制剂，其效果与临床批准的治疗多发性骨髓瘤(一种血液形成系统的癌症)的药物相似。

Kubicek说:“这些结果让我们第一次看到了vpCells方法的多功能性。”“我们预计未来会有更多的应用，从基础细胞生物学到应用药物发现。”