単一細胞質量分析（MS）は、細胞のプロテオームを高感度でプロファイリングする手法ですが、高度な機器のコストが普及を妨げています。本研究では、キャピラリー電気泳動（CE）とデータ依存型取得（DDA）、電気泳動相関（Eco）イオンソーティングを組み合わせ、人工知能（AI）を用いたスペクトルのデコンボリューション技術CHIMERYS（Eco–AI）を活用することで、単一細胞プロテオミクスへのアクセスを広げることを目指しました。この「リアルタイムEco–AI」ワークフローは、レガシーのハイブリッド四重極オービトラップ質量分析計（Q Exactive Plus）に接続されたカスタムCEプラットフォーム上で実施されました。

この手法により、1 ngのHeLa消化物から2142のタンパク質が同定され、現代のnanoLC Orbitrap Fusion Lumosで検出された969のタンパク質を上回りました。また、約250 pg（単一細胞相当）からも1799のタンパク質が15分未満で同定され、理論的には1日あたり48サンプルのスループットが可能です。実証実験として、リアルタイムEco–AIはXenopus laevisの胚の単一前駆細胞から1524のタンパク質をプロファイリングし、神経系と表皮系の運命決定におけるプロテオームの非対称性を明らかにしました。これにより、リアルタイムEco–AIは、CE–MSを用いた単一細胞プロテオミクスのためのコスト効率の良い強力な戦略であることが示されました。

• リアルタイムEco–AIは、CEとDDAを組み合わせた新しい単一細胞プロテオミクス手法である。
• Q Exactive Plusを使用し、1 ngのサンプルから2142のタンパク質を同定した。
• 約250 pgのサンプルからも1799のタンパク質を15分未満で同定可能で、理論的に48サンプル/日のスループットを実現。

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