单细胞代谢组学技术为揭示单细胞尺度的代谢多样性与异质性提供了关键手段。质谱技术因具备高通量、无需标记及覆盖范围广等优势，已成为代谢组学研究的核心分析平台，并逐步应用于单细胞代谢组学研究。然而，受限于单细胞内代谢物丰度极低，现有方法在检测灵敏度、代谢物覆盖度以及代谢物注释准确性等方面仍面临显著挑战。单细胞中的代谢物通常处于阿摩尔（attomole）水平，接近质谱检测极限，导致信号强度微弱、信噪比普遍偏低。因此，现有单细胞代谢组学方法往往只能检测少数高丰度代谢物或脂质分子，其覆盖深度远未达到组学研究的需求。同时，技术噪声的累积进一步削弱了检测灵敏度，造成大量缺失值，严重影响单细胞代谢物的准确检测与可靠定量。此外，由于单细胞样本量有限且单细胞分析时间极短，代谢物离子难以获得充分表征，现有方法在单细胞尺度下实现高置信度代谢物注释仍然十分困难。这些在灵敏度、稳健性、覆盖度和准确性方面的局限性，显著制约了单细胞代谢组学的进一步发展与广泛应用。

近日，中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心朱正江研究员团队在Nature Methods杂志发表了题为“Deep-coverage single-cell metabolomics enabled by ion mobility-resolved mass cytometry”的研究论文（https://doi.org/10.1038/s41592-025-02970-2）。该研究的相关工作同时也被Nature Methods以Research Briefing形式进行报道。该研究构建了一套基于离子淌度质谱流式的单细胞代谢组学分析平台，并系统发展了离子淌度选择性富集（selective ion accumulation）与细胞信号叠加（cell superposition）策略，有效提升了小分子代谢物检测的灵敏度与分析稳健性。结合自主开发的数据分析算法与软件 MetCell，该技术实现了兼具高通量、深覆盖、超灵敏检测与代谢物准确注释的单细胞代谢组学分析。基于该方法，研究团队构建了衰老小鼠原代肝脏细胞的单细胞代谢图谱，实现了细胞类型及亚型的精准注释，并系统揭示了衰老过程中肝细胞代谢状态的变化及其显著异质性。

首先，研究团队搭建了一套基于离子淌度质谱的流式分析装置，用于高通量单细胞代谢组学分析（图 1）。该装置采用气压驱动的流式细胞术，将单个活细胞连续注入离子淌度质谱系统，实现每分钟约 25–40 个细胞的稳定分析通量，并可持续稳定进样数小时。借助离子淌度与质谱的快速分离与检测，该技术能够同步记录单细胞内代谢物的质荷比（m/z）、碰撞截面积（CCS）及信号强度（intensity）。同时，在相同实验条件下进行二级质谱（MS/MS）采集，实现单细胞原位状态下代谢物碎片信息的获取，从而对单细胞内代谢物离子进行多维度、系统性的表征。

其次，为显著提升小分子代谢物的检测灵敏度，研究团队系统发展了离子淌度选择性富集策略。通过优化离子淌度条件下离子的累积与释放电压等关键参数，该策略使常见小分子代谢物的检测灵敏度提升约 20 倍。针对单细胞代谢组学中普遍存在的信号信噪比低、检测稳健性不足以及缺失值比例高等技术瓶颈，研究团队进一步提出了细胞信号叠加策略。该策略首先对数百个细胞中同一代谢物对应的离子信号进行叠加，有效增强代谢物离子的信噪比与整体检测灵敏度；随后，在此基础上对单个细胞的代谢物信号进行靶向提取，在保持单细胞分辨率的同时，实现代谢物离子的准确检测与可靠识别。通过该策略，峰检测信噪比的中位数提高约 33 倍，平均缺失比例由 82% 显著降低至 6%，数据质量得到大幅提升。综合离子淌度选择性富集与细胞信号叠加两种增敏策略，离子淌度质谱流式分析实现了阿摩尔级检测灵敏度，能够对单个细胞内代谢物的动态范围进行准确表征。

图 1.深覆盖离子淌度质谱流式单细胞代谢组学技术平台图

结合离子淌度质谱流式单细胞代谢组分析的技术优势，研究团队进一步开发了面向该技术的自动化高效数据处理算法和软件MetCell（图 2）。在对 HepG2 细胞进行 120 分钟连续采集的数据中，MetCell 共识别出 3094 个单细胞事件，检测到 5718 个代谢物离子峰，并通过多维匹配成功注释 770 个代谢物。在多种常见细胞系中，MetCell 可检测 5074–6975 个代谢物峰，并注释 533–622 个代谢物，相比现有报道技术，覆盖度提升了 3–10 倍。尤为重要的是，MetCell 在多种细胞系中共鉴定并利用化学标准品验证了 389 个 Level-1 代谢物，创造了迄今为止单细胞代谢组学研究中规模最大、注释最准确的记录。

图 2.单细胞代谢组学数据处理软件MetCell与单细胞代谢物注释结果

最后，研究团队利用该技术构建了一个涵盖 45,603 个衰老小鼠原代肝脏细胞的单细胞代谢图谱。通过对原代肝细胞（hepatocytes）、肝窦内皮细胞（liver sinusoidal endothelial cells，LSEC）、库普弗细胞（Kupffer cells）及肝星状细胞（hepatic stellate cells, HSC）等四种常见肝组织细胞进行单细胞代谢组分析，团队建立了肝脏主要细胞类型的代谢物标志物库，并在混合肝脏细胞样本中实现了细胞类型的准确注释。进一步分析显示，肝星状细胞表现出显著的代谢异质性：高视黄醇水平的肝星状细胞伴随视黄醛升高、谷胱甘肽及多不饱和脂肪酸磷脂下降，提示其承受更高的氧化应激。衰老肝细胞的代谢变化也呈现异质性特征。对图谱中注释的 25,370 个肝细胞进行伪时间序列分析发现，衰老肝细胞沿轨迹分布在两个分支，分别富集甘油二酯和寡糖，提示肝细胞在衰老过程中可能分化为两类功能不同的亚群：一类倾向于脂质积累，另一类则倾向于糖原储存。上述结论通过单细胞转录组数据分析与组织切片染色得到了验证。

综上，该研究系统构建了离子淌度质谱流式单细胞代谢组学分析平台，并结合自主开发的数据软件 MetCell，实现了高通量、深覆盖、超灵敏且代谢物准确注释的单细胞代谢组学分析。该技术可在单细胞层面检测超过 5,000 个代谢物离子并注释约 800 个代谢物，灵敏度达到阿摩尔级别，可准确表征单细胞内代谢物的动态范围。基于该技术，团队构建了涵盖 45,603 个衰老小鼠肝脏细胞的单细胞代谢图谱，实现了细胞类型及亚型的精准注释，并揭示了肝细胞衰老过程中代谢变化的异质性，为深入理解生命过程中的代谢多样性提供了有力工具。

中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心博士后罗名都为论文的第一作者。朱正江研究员为论文的通讯作者。中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心为论文第一单位。中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心的胡军浩研究员为该工作提供了宝贵的支持和帮助。该工作得到了国家自然科学基金委、中国科学院、上海市科委和上海尚思自然科学研究院等的资助。上述工作的相关技术已经申请了国家发明专利与国家软件著作权，相关技术的商业用途需要联系朱正江研究员进行授权使用。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41592-025-02970-2