【肺泡类器官】南方医科大学南方医院李刚教授发文：分化条件下支气管肺泡和肺泡类器官的分子区分

2024年6月，南方医科大学南方医院李刚教授团队在期刊《Physiological Reports》（IF：2.5）在线发表题为：Molecular distinctions of bronchoalveolar and alveolar organoids under differentiation conditions 的高水平研究论文。

论文摘要

支气管肺泡类器官（BAO）模型作为一种能准确模拟近端气道组织结构和功能属性的体外平台，越来越受到人们的认可。从支气管肺泡祖细胞到肺泡类器官的转变是BAO生成过程中的常见现象。然而，目前迫切需要进行全面分析，以阐明BAO模型中前分化和后分化状态的分子特征。本研究建立了小鼠BAO模型，并随后引发了其分化。随后，我们采用了一套多维分析程序，包括利用成熟的人工智能（AI）图像跟踪系统对类器官进行形态学识别和检查、对细胞成分进行量化、对选定的蛋白质进行蛋白质组学分析和免疫印迹。我们的研究详细评估了BAO模型分化前和分化后阶段的形态、细胞和分子差异。我们还确定了反映所观察到的形态变化的潜在分子特征。尖端人工智能驱动的图像分析与传统的细胞和分子研究方法相结合，揭示了这一新生模型的关键特征。

创新点

1. 提出了使用3D BAO模型作为研究肺部疾病和与肺稳态相关的生物学过程的替代体外模型，这与传统的细胞系模型和动物模型相比，提供了更接近人体生理状态的实验环境。
2. 结合了形态学识别、AI图像跟踪系统、细胞组成量化、蛋白质组学分析和选定蛋白的免疫印迹等多种分析技术，以全面评估BAO模型在分化前后的形态学、细胞和分子差异。
3. 通过AI图像跟踪系统对器官样本进行形态学识别和分类，这不仅提高了分析的效率和准确性，而且减少了对实验动物的依赖，提供了一种更为精确的定量和分类方法。
4. 通过LC-MS/MS技术结合串联质量标签（TMT）标记，研究了分化前和分化后的BAO模型的蛋白质表达差异，揭示了与形态变化相关的分子机制。
5. 利用生物信息学工具对差异表达蛋白（DEP）进行功能注释和通路分析，提供了对BAO模型中分子网络变化的深入理解，并可能揭示了区分分化的肺泡类器官和支气管类器官的分子特征。

文献精读

Q1：3D BAO模型与传统的细胞系模型和动物模型相比有哪些优势？

A：3D BAO模型提供了一个更接近人体生理状态的实验环境，能够更好地模拟肺组织的结构和功能。与传统的细胞系模型相比，BAO模型具有空间结构，能够更准确地反映细胞间的相互作用和微环境的影响。与动物模型相比，BAO模型不存在跨物种差异的问题，并且避免了与动物福利相关的伦理问题。

Q2：AI图像分析系统在本研究中扮演了什么角色？

A：AI图像分析系统在本研究中用于对器官样本进行形态学识别和分类。它通过深度学习模型（如Faster-Rcnn和VGG）自动识别和分类器官图像，提高了分析的效率和准确性。这种方法减少了人为误差，并且减少了对实验动物的依赖，使得研究者能够更精确地量化和分类BAO。

Q3：本研究中蛋白质组学分析揭示了哪些有关BAO模型分化前后的重要信息？

A：蛋白质组学分析揭示了分化前后BAO模型中蛋白质表达的显著变化。通过LC-MS/MS技术和TMT标记，研究者鉴定了512个DEP，其中235个上调，277个下调。这些DEP涉及多种细胞内位置，如核蛋白、细胞质蛋白和质膜蛋白。GO富集分析和KEGG通路分析进一步揭示了这些DEP在生物学过程、分子功能和细胞组分中的分布，以及它们在特定信号通路和代谢途径中的作用，为理解BAO模型的生物学特性提供了重要信息。

结果图

原文链接

原文链接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38825580/