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SCENITH: A Flow Cytometry-Based Method to Functionally Profile Energy Metabolism with Single-Cell Resolution

流式细胞术 表型 生物 离体 免疫系统 代谢途径 重编程 质量细胞仪 计算生物学 细胞 代谢组学 细胞生物学 新陈代谢 癌症研究 生物信息学 免疫学 体内 生物化学 遗传学 基因
作者
Rafael J. Argüello,Alexis J. Combes,Rémy Char,Julien-Paul Gigan,Ania I. Baaziz,Evens Bousiquot,Voahirana Camosseto,Bushra Samad,Jessica Tsui,Peter Yan,Sebastien Boissonneau,Dominique Figarella-Branger,Evelina Gatti,Emeline Tabouret,Matthew F. Krummel,Philippe Pierre
出处
期刊:Cell Metabolism [Cell Press]
卷期号:32 (6): 1063-1075.e7 被引量:277
标识
DOI:10.1016/j.cmet.2020.11.007
摘要

Energetic metabolism reprogramming is critical for cancer and immune responses. Current methods to functionally profile the global metabolic capacities and dependencies of cells are performed in bulk. We designed a simple method for complex metabolic profiling called SCENITH, for single-cell energetic metabolism by profiling translation inhibition. SCENITH allows for the study of metabolic responses in multiple cell types in parallel by flow cytometry. SCENITH is designed to perform metabolic studies ex vivo, particularly for rare cells in whole blood samples, avoiding metabolic biases introduced by culture media. We analyzed myeloid cells in solid tumors from patients and identified variable metabolic profiles, in ways that are not linked to their lineage or their activation phenotype. SCENITH's ability to reveal global metabolic functions and determine complex and linked immune-phenotypes in rare cell subpopulations will contribute to the information needed for evaluating therapeutic responses or patient stratification.
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