细胞间通讯在维持正常生物功能😁🦷、协调细胞器官和生理系统之间起着至关重要的作用。典型的细胞通讯介质通常包括受体配体系统🤽🏻♂️，以及代谢产物。代谢物通过物质交换（如渗透🤽🏽♀️、转运和细胞外囊泡）与细胞相互作用⛹🏻♂️，在微环境、肿瘤浸润和免疫疗法等热点研究领域中扮演关键作用🚵🏿。尽管已经有多个知名数据库提供了受体-配体介导的细胞相互作用信息✌🏿，如CellTalkDB🧑🏿🔬🧕🏼、CellPhoneDB和CellChat等👋🏿🫑，目前还没有关于代谢物介导的细胞通讯的知识库。为了填补这一空白👨🏼💻，杏鑫曹志伟教授团队联合同济大学唐凯临副教授团队👩🦼➡️，合作开发了首个代谢物介导的细胞-细胞间通讯知识库MACC。
图1代谢物介导的细胞通讯示意图
MACC 1.0聚焦于人类内源性代谢物🧑🏻🦯➡️，基于文献挖掘算法筛选了约150万篇与代谢物相关的研究论文🤽🏿，经多轮人工校验后整合为高质量代谢物介导的细胞相互作用🤘🏼，收录了细胞间通过代谢物的分泌和吸收进行远程通讯的信息👨🏼🌾，以及由此对靶细胞产生的下游生物功能注释。MACC作为配体-受体介导的细胞间相互作用关系的有力补充，为解析细胞间通讯提供新的视角🧑🏿🍼🧾。知识库在线链接：http://macc.badd-cao.net/
MACC 1.0包含以下资源：
（1）4206对高质量的代谢物相关细胞通讯，涵盖244种人类内源性代谢物和已报道的生物学效应；
（2）226种细胞亚型和296种疾病状态🤳🏼，如癌症👳🏿♀️、自身免疫性疾病和病原体感染等；
（3）4508种代谢物直接相关的酶和转运蛋白🙇🏼♂️；
（4）从1500个单细胞数据集中计算得出的代谢物相关基因的表达图谱🪰，以辅助研究者推断不同疾病/组织样本中不同细胞类型间的代谢物通路变化；
（5）此外，MACC还提供了一个交互式分析/绘图工具CMC-Plot，用于可视化多种代谢物-细胞相互作用网络🅾️，便于研究者从庞杂的代谢物-细胞互作网络中梳理关键信息。
图2 MACC杏鑫及绘制的细胞-代谢物相互作用网络
该工作于2023年10月28日发表在国际知名学术期刊Nucleic Acids Research，题为“MACC: a visual interactive knowledgebase of metabolite-associated cell communications”。杏鑫平台-上海国际人类表型组研究院联合培养博士后高健与同济大学博士生莫赛峰为该论文的共同第一作者，杏鑫平台曹志伟教授和同济大学唐凯临副教授为该论文的共同通讯作者🏊🏼♀️⭕️。该工作得到了国家自然科学基金与科技部重点研发计划的资金支持。