青科沙龙186期 | Science-SPARK-seq：肿瘤标志物-核酸适体的高通量识别及动力学分析

细胞质膜表面蛋白是细胞与外界环境进行信息交换的关键物理界面，承载了约60%的已上市药物靶点，具有极高的临床转化潜力。然而，针对此类靶点开发高亲和力、高特异性的分子探针（如核酸适体）仍面临严峻挑战。传统的质谱分析或基于细胞的适体筛选方法多依赖于体外纯化蛋白或混合细胞群体，不仅筛选通量有限、周期冗长，也难以维持膜蛋白在脂质双层环境中的天然构象。这种“离体”筛选条件往往导致获得的探针在真实生理环境中出现亲和力下降或特异性丧失的问题，尤其制约了对低丰度、构象敏感型细胞表面标志物的系统性发现与靶向研究。

针对长期制约精准医学发展的这一技术瓶颈，中国科学院杭州医学研究所谭蔚泓院士与吴芩研究员团队于2026年1月在 Science 上发表题为“SPARK-seq: a high-throughput platform for aptamer discovery and kinetic profiling”的研究论文，报道了一种全新的高通量适体发现与动力学解析平台——SPARK-seq。该技术突破了传统“盲筛”模式，首次在单细胞水平上将CRISPR基因编辑、单细胞转录组测序与大规模适体测序进行深度整合，实现对活细胞膜表面靶点的原位识别与定量分析。通过最大限度保留膜蛋白在生理状态下的天然构象，SPARK‑seq能确保筛选出的探针精准识别最具生物学意义的靶点真实构象。

更具变革意义的是，SPARK‑seq实现了“三位一体”的数字化解析能力：可在同一细胞内同步捕获基因型（CRISPR扰动信息）、表型（转录组特征）以及适体结合谱，从而将原本随机的结合事件转化为可量化、可追溯的“基因‑表型‑配体”映射关系，为系统性解析细胞表面分子提供了前所未有的工具支撑。

为突破传统筛选方法通量低、周期长、靶标难以精确定义的限制，研究团队构建的SPARK‑seq平台将多靶点CRISPR基因敲除与单细胞多组学测序深度耦合。在同一单细胞中同时获取gRNA信息、全转录组（mRNA）与适体结合信号，使得研究人员能够通过比较野生型与特定基因敲除细胞的结合差异，直接锁定适体的真实靶标，从而显著提升对低丰度及构象敏感型膜蛋白的发现效率。

基于自主开发的SPARTA算法，研究团队系统分析了8,466个高质量单细胞，从1,906个适体家族中精准鉴定出5,535条靶向8种核心细胞表面蛋白的特异性适体。流式细胞术与表面等离子共振等实验验证表明，这些适体普遍具备纳摩尔级的高亲和力。尤为突出的是，SPARK‑seq展现出极高的分辨率，不仅能区分特定的整合素异二聚体，还能有效识别序列和结构高度相似的同源蛋白家族成员，甚至能够发现可同时结合多种PTPR同源蛋白的广谱适体。

在动力学层面，研究发现SPARK‑seq的富集效率与适体‑靶点解离速率密切相关，表明该平台在筛选过程中天然倾向于富集结合时间更长、相互作用更稳定的探针。这一特性对于提升体内成像信噪比及增强治疗性适体的生物利用度具有重要意义。

借助SPARK‑seq产生的高质量大规模数据集，内置的卷积神经网络分类器在靶点结合序列预测中达到97%的准确率。更具突破性的是，其生成式模块能够突破天然筛选空间的限制，通过计算设计获得结合动力学性能显著优于原始序列的功能变体，从而构建从“发现”到“优化设计”的闭环式适体研发流程。

文章研究机制图

总体而言，SPARK-seq所代表的核酸适体组学技术不仅是一种高效筛选工具的革新，更标志着分子医学研究范式的深刻转变。该平台通过将化学探针技术与单细胞测序深度融合，成功将复杂的蛋白质相互作用转化为可并行处理、可计算分析的数字化核酸信号。这一进展为适体技术确立了三大核心价值：其一，能够系统挖掘低丰度与构象依赖型靶点；其二，引入动力学维度，推动探针开发从“是否结合”向“结合时长与稳定性”的精准调控跨越；其三，凭借大规模数据驱动的AI闭环设计，使适体研发突破经验依赖，迈入“理性设计、按需生成”的新阶段。