谭蔚泓院士/吴芩研究员最新Science｜SPARK-seq技术——适配体筛选进入高通量时代

细胞表面蛋白是多数临床可用药靶点，对细胞通讯、信号传导及稳态维持至关重要。但当前针对这类靶点的高亲和力适配体等分子探针生成方法存在明显局限，不仅通量低，还易破坏蛋白天然构象，导致大量靶点未被充分研究，严重阻碍了基于适配体的诊断技术与治疗药物研发进程。谭蔚泓院士深耕生物分析化学多年，作为核酸适配体研究领域的领军者发表多篇重磅论文。2026年1月1日，其团队主导开发的 SPARK-seq 高通量平台登上《Science》，颠覆传统筛选模式，为精准医疗提供全新工具。

研究思路

该研究团队提出将基于 CRISPR 的遗传扰动与单细胞多组学相结合的多模态技术方案，以突破传统适配体筛选的瓶颈。通过在单细胞层面同步分析遗传扰动、基因表达及蛋白质结合情况，构建单细胞扰动驱动的适配体识别与动力学测序（SPARK-seq）平台，实现原生细胞环境中适配体 - 靶点相互作用的高通量定位。该设计可同时助力低丰度靶点结合体的鉴定与动力学分析，加速精密分子工具的开发。

其核心设计堪称革新：先通过 CRISPR 敲除 13 种疾病相关表面蛋白，构建基因扰动细胞库；再将 4 轮 Cell-SELEX 富集的 aptamer 文库与之共孵育；最后通过单细胞测序同步捕获 gRNA、mRNA 和 aptamer 结合信号，经 SPARTA 算法精准映射。

研究结果

1、技术应用：将多重 CRISPR 敲除与单细胞 mRNA 及适配体测序相结合，经四轮 Cell-SELEX 富集后，用适配体文库筛选 CRISPR 敲除 13 个表面蛋白的细胞群，通过单细胞测序同步检测 gRNA、转录组及适配体结合事件。

2、数据分析：借助 SPARTA 计算流水线，分析 8466 个高质量单细胞，将 Top10,000 个独特适配体序列聚类为 1906 个家族，鉴定出 5535 个靶向 8 种表面蛋白的适配体序列。

3、验证与发现：经流式细胞术、表面等离子体共振及微尺度热泳验证，确认适配体的靶点特异性与纳摩尔级亲和力；解析出复杂结合模式，如识别 ITGA3/ITGB1 的整合素靶向适配体；平台优先富集慢解离速率（koff）的适配体，结合差异（−log2FC）与 koff 高度相关（R²=0.8-0.9），与平衡亲和力（KD）无显著关联。

4、算法性能：SPARTA 的卷积神经网络分类器预测 PTK7 结合序列准确率达～97%，生成模块可产出动力学特征优化的功能变体。

总结

SPARK-seq 整合 CRISPR 介导的遗传扰动、单细胞转录组学及基于序列的适配体分析，辅以 SPARTA 深度学习框架，奠定了 “Aptomics”（适配体组学）的基础。该技术将数百万适配体结合事件转化为锚定遗传与转录状态的高维测序数据，实现数千个单细胞的基因型 - 表型 - 配体直接定位。其扩大了低丰度及构象敏感靶点的检测动态范围，在序列分辨率下解析动力学与富集模式，支持高特异性适配体的快速、可扩展发现与优化，为先进诊断与治疗应用提供了有力支撑。

参考文献：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv6127

作者|幕斜知风骤

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