通过细胞类型分辨的蛋白质组学与磷酸化蛋白质组学解码成年小鼠胰腺内分泌细胞多样性

《Communications Biology》：Decoding adult murine pancreatic islet cell diversity through cell type-resolved proteomics and phosphoproteomics

本研究针对胰腺胰岛细胞蛋白质层次信息匮乏的难题，结合流式细胞分选与高灵敏度质谱技术，首次建立了成年小鼠α、β和δ细胞的深度蛋白质组资源。研究人员在每种内分泌细胞群体中鉴定超过6000种蛋白质，发现新型细胞类型富集蛋白，并解析了IFNγ诱导的炎症反应特征。通过绘制超过7000个独特磷酸化位点的磷酸化蛋白质组图谱，揭示了细胞特异性信号通路调控机制。该多组学数据集为理解胰岛生物学及糖尿病发病机制提供了重要资源。

　　

在人体胰腺中散布着名为朗格汉斯岛的微器官，这些胰岛是维持血糖平衡的关键调节器。它们主要由分泌胰岛素的β细胞、分泌胰高血糖素的α细胞和分泌生长抑素的δ细胞组成。虽然科学家们已经通过转录组测序技术对这些细胞进行了深入分析，但由于细胞数量稀少和纯化技术限制，蛋白质层面的信息始终如同蒙着面纱的神秘世界。蛋白质作为生命功能的直接执行者，其动态变化更能真实反映细胞的生理状态。特别是在糖尿病研究中，β细胞的破坏是1型糖尿病发病的核心环节，而α和δ细胞的功能异常也与2型糖尿病密切相关。因此，揭示这些细胞在蛋白质组的精确组成和调控机制，对于理解糖尿病发病机理和开发新型治疗策略具有重大意义。

研究人员采用流式细胞分选技术从12周龄C57BL/6J雄性小鼠胰岛中分离纯化α、β和δ细胞，通过高灵敏度质谱技术进行蛋白质组和磷酸化蛋白质组分析。实验设置对照组和IFNγ处理组，采用统计学方法进行差异表达分析，并通过RT-qPCR验证关键发现。

小鼠α、β和δ细胞可通过流式分选和蛋白质组分析进行区分

研究人员通过优化流式细胞分选策略，从分散的胰岛细胞中成功获得高纯度α、β和δ细胞群体。蛋白质组分析显示，从仅25,000个α和β细胞以及14,000个δ细胞起步，在每个内分泌细胞亚群中检测到超过6000种蛋白质。主成分分析表明三种细胞类型形成明显独立的聚类，并通过经典细胞标记物如Gcg(胰高血糖素)、Ins1/Ins2(胰岛素)和Sst(生长抑素)的富集情况验证了分选策略的可靠性。

揭示小鼠α、β和δ细胞的细胞类型分辨蛋白质组特征

比较分析发现了各细胞类型特异性富集的蛋白质：α细胞中富集脂肪酸转运蛋白Slc27a2和氨基酸转运蛋白Slc7a8、Slc38a5，以及ACE2(血管紧张素转换酶2)等膜蛋白；β细胞特异性表达Gpr158(孤儿G蛋白偶联受体)，并富集与囊泡分泌相关的Rtn4、Rims3和Sytl4；δ细胞则独特富集神经元特征蛋白如Gap43、Ncam2等。特别值得注意的是，信号调节蛋白Sirpa在β和δ细胞中显著富集，流式分析进一步证实Sirpa表达可用于区分β细胞亚群。

IFNγ处理诱导胰腺内分泌细胞群体的特异性蛋白质组变化

IFNγ处理后，三种内分泌细胞均表现出共同的炎症反应特征，包括Igtp、Stat1、Stat2等干扰素应答蛋白的上调。同时，各细胞类型也展现出特异性反应：α细胞中Gbp8和Ryr2(兰尼碱受体2)表达增加；β细胞中Cxcl10(趋化因子)和Lama2(层粘连蛋白亚基)上调；δ细胞中则富集Trim41和Rnf215等E3连接酶。这些发现揭示了不同胰岛细胞对炎症刺激的特异性应答机制。

蛋白质组与转录组特征呈细胞类型特异性相关

整合分析显示β细胞的蛋白质-转录组相关性最高，而δ细胞最低。IFNγ处理后，δ和α细胞的这种相关性显著降低，表明炎症刺激下转录与翻译调控存在时间差异性。比较分析还发现蛋白质组数据比转录组能更清晰地区分不同细胞类型，突显了蛋白质组分析在细胞身份鉴定中的优势。

确定α、β和δ细胞的细胞类型分辨磷酸化蛋白质组特征

研究人员建立了低样本量磷酸化蛋白质组分析策略，在每个细胞类型中鉴定超过7000个独特磷酸化位点。比较分析揭示了细胞类型特异性磷酸化模式：例如，虽然Chromogranin A(Chga)在所有内分泌细胞中表达，但其在α细胞中主要在第624位点磷酸化，而在β细胞中则在300、301和308位点磷酸化。这种对共有蛋白质的差异化修饰可能参与调控细胞类型特异性的囊泡分泌机制。

该研究通过建立首个成年小鼠胰岛内分泌细胞的高深度蛋白质组和磷酸化蛋白质组资源，揭示了细胞类型特异性蛋白表达模式和信号通路调控网络。不仅发现了新的细胞表面标记物如Sirpa和Gpr158，还阐明了各细胞类型对IFNγ炎症刺激的特异性应答特征。这些发现为理解胰岛细胞生物学提供了新的分子见解，为糖尿病病理机制研究和治疗靶点开发奠定了重要基础。该研究方法学也证明了从有限生物样本中获得深度蛋白质组信息的可行性，对生物医学研究具有广泛借鉴意义。论文发表于《Communications Biology》期刊，为胰岛生物学研究领域提供了宝贵的多组学数据资源。