組織的適應性細胞異質性，以及單個細胞的可塑性，定義了組織微環境的特殊結構。這些生物系統內的代謝過程似乎非常復雜和難以理解，因為這些過程不僅維持細胞類型對特定的能量需求，而且可能直接參與細胞信號傳遞和塑造動態組織結構。在過去的幾年里，大量的證據揭示了新陳代謝是如何支持細胞功能實現的不同層面，以及代謝重新編程是如何推動細胞分化與結局。
但是，迄今為止，用于代謝領域的研究方法中，沒有一種可以從單細胞研究水平中來表征其天然微環境中細胞的代謝特征。事實上，所有這些工具目前都缺乏組織原位的空間定量分布分析，這是破譯復雜異質組織的代謝特征的先決條件。
奧地利維也納醫學院的Miller教授等人提出了一種方法，開發了一種在完整的組織微環境中評估單細胞代謝結構的方法。他們在飽和底物條件下，通過結合了多種細胞類型中多種酶活性量化分析，以揭示癌癥患者的細胞內和細胞間的代謝構型。
在仔細驗證該方法并證明其潛力后，Miller團隊評估了結腸組織中正常和腫瘤區域內不同人類免疫細胞群的細胞內代謝結構。此外，還分析了乳腺癌組織芯片中癌細胞和癌相關的成纖維細胞之間的細胞間代謝關系。這項研究表明，對致力于原位代謝網絡研究人員來說，單個細胞的代謝結構可能會是一個強大的補充手段。該文章發表在Cell Metabolism雜志上。
實驗部分的大量數據來自奧地利TissueFAXS Cytometry定量分析技術：
圖1 在組織中的單細胞酶活性
（A）人結腸組織的G6PD 和核DAPI染色圖像。將明場圖像轉換，基于細胞核染**況，識別結腸組織特定形態區域。
（F）在原始影像中反向回溯顯示G6PD無活性，低活性或高活性的細胞。在DAPI染色的圖像（上圖）和G6PD染色圖像（下圖）中突出顯示每種活性的細胞。
（G）結腸組織的DAPI，CD31抗體和G6PD活性染色的熒光圖像。
圖2 結腸組織中健康區域和癌癥區域免疫細胞的代謝構型
（C）患者樣本的全景組織圖像。
（D）健康區域，癌癥區域的細胞密度（左側為健康區域; 右側為腫瘤區域）。
（E）G6PD染色與CD4 ，CD8，FoxP3和CD161抗體染色影像。
（F）G6PD染色與MAC2，CD31，IL-6和TNFα抗體染色影像。
（G）散點圖展示健康和腫瘤區域中各個細胞類型的相對分布。每個細胞根據G6PD活性的顏色分別為無（綠色），低（黑色）或高（紅色）。
圖3 人乳腺癌微環境中的代謝結構
（A）乳腺癌組織TMA樣本
（B）一個乳腺癌樣本的LDH ，DAPI，ki67和FAP活性的染色圖像。
（C）在散點圖上對不同類型細胞進行設門圈選（Gating）。
（D）實體腫瘤塊的H＆E染色。