基因编码的荧光生物传感器是监测活细胞内生化活动的有力工具，但其复用能力受到可用光谱空间的限制。有鉴于此，美国约翰霍普金斯大学的Chuan-Hsiang Huang、Jr-Ming Yang等研究人员，利用大规模复用生物传感器条形码破译细胞信号网络。

本文要点

1）研究人员通过开发一套条码蛋白，其可产生超过100个条码，并且在光谱上可与常用的生物传感器分离，研究人员克服了这个问题。

2）表达不同生物传感器的条码细胞混合物被同时成像，并通过深度学习模型进行分析，来实现信号事件的大规模复用跟踪。

3）细胞混合物中的不同生物传感器显示出高度协调的活动，从而促进了对其时间关系的划分。

4）同时追踪受体酪氨酸激酶信号网络中的多个生物传感器，结果揭示了效应器适应的不同机制、KRAS突变的细胞自主和非自主效应，以及网络中复杂的相互作用。

本文研究的生物传感器条码提出了一种可扩展的方法，可用于扩大多路复用能力，并解读信号网络的复杂性及其在细胞间的相互作用。

参考文献：

Jr-Ming Yang, et al. Deciphering cell signaling networks with massively multiplexed biosensor barcoding. Cell, 2021.

DOI：10.1016/j.cell.2021.11.005

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)01320-9