单细胞精度！AI赋能纳米载体全鼠体内成像技术突破

纳米载体（如脂质纳米颗粒LNPs、腺相关病毒AAVs等）在RNA疫苗、基因编辑等生物医学领域展现出巨大潜力。然而，现有技术难以在完整生物体内精确分析纳米载体的细胞级分布，尤其在低剂量条件下。传统方法如PET/CT成像分辨率不足，而组织切片分析又因采样局限性无法实现全器官分析。这种技术瓶颈严重阻碍了纳米药物的临床转化。

慕尼黑亥姆霍兹中心研究团队在《自然・生物技术》发布创新成果——单细胞精准纳米载体识别技术（SCP-Nano），通过整合DISCO组织透明化技术、光片显微镜与深度学习算法，首次实现纳米载体在全小鼠体内的单细胞分辨率三维成像，相关成果以图文结合的形式，直观展现了纳米载体在细胞层面的分布规律。

研究内容

图 1 SCP-Nano在完整小鼠体内映射和定量荧光标记纳米载体的流程

从研究图片可见，传统生物发光成像技术仅能在高剂量（0.5mg/kg）下显示纳米载体的器官级信号（图1b），当剂量降至疫苗常用的0.0005mg/kg时信号完全消失（图1c）；而SCP-Nano技术（图1d、e）却能清晰呈现低剂量纳米载体在肝脏、脾脏的单细胞级分布，最小可识别直径约6微米的细胞内颗粒，直观证明其检测灵敏度较传统技术提升100-1000倍。

图 2 SCP-Nano基于深度学习的分割和分析所有靶向细胞的流程

另一组对比图则展示了SCP-Nano深度学习算法的“细胞级慧眼”。定制化3D U-Net网络通过6层编码-5层解码结构，结合细胞形态、亮度等特征，实现纳米载体与背景的精准分割（图2）。性能数据显示，在心脏、肝脏等复杂器官检测中，SCP-Nano的实例F1分数达0.73，远超传统软件Imaris（0.0776），尤其擅长区分高密度信号区域的单个细胞，避免传统阈值法的漏检问题。

图 3 SCP-Nano揭示了不同给药途径下LNP生物分布的差异

研究还通过热图与荧光成像揭示了纳米载体的分布规律。例如，鼻内给药的LNPs在肺部形成显著“热点”（图3），信号强度是其他器官的3倍；而肌肉注射的载体更易靶向脾脏和颈部淋巴结，颈部淋巴结的mRNA剂量是注射部位引流淋巴结的3倍，这一发现为疫苗免疫策略提供了可视化证据。

此外，免疫荧光成像显示，携带新冠刺突蛋白mRNA的LNPs意外富集于心脏毛细血管内皮细胞，与临床心肌炎报告高度吻合，蛋白质组学数据进一步证实血管生成相关蛋白表达下调25%，提示潜在的血管损伤风险。

图 4 SCP-Nano揭示了DNA折纸的靶向递送

值得关注的是，SCP-Nano在新型载体研究中同样表现出色。DNA折纸纳米棒经CX3CR1抗体修饰后，与肝脏免疫细胞（CD68+）的共定位率达50%（图4），较未修饰组提升30%；Retro-AAV变体则意外展现出全身脂肪细胞转导能力，棕色脂肪组织中阳性细胞率超80%，为肥胖相关疾病的基因治疗开辟新方向。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41587-024-02528-1