分析测试百科网 > 行业资讯 > 厂商文章

单细胞MALDI成像技术和生物医学应用

2021.12.03

生物系统是由不同种类的细胞群组成的，不同细胞群构成功能性组织。生物功能在细胞群中有很大的差异，因为每一个细胞都有一个独特的转录组、蛋白质组和代谢组，这些转化为单个物种和物种间的功能差异。在单细胞生物化学分析方面，质谱成像技术（Massspectrometry imaging ，MSI）是一种非常有潜力的技术，近年来取得了迅速的发展和生物医学研究的重要应用。

然而从组织分析向单细胞分析的转变是一个巨大的挑战。首先，细胞的尺寸一般在um量级，例如真核细胞的直径范围从500nm到大于1cm不等，这意味使用的激光聚焦和离子束需要达到相应的采样尺度；原核生物（<100 nm）和古生菌（<20 μm）则需要更高的空间分辨率。其次，细胞中包含多种多样的分子，而且丰度各不相同，目标分子的提取和电离尤为重要。除此之外，细胞水平的分析数据量加大，从而增加了分析的速度和难度。

有许多质谱成像技术^[1] (图1)，每一种技术对于单细胞分析都有其独特的优点和局限性。其中基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI-MSI）具有灵敏度高、杂质耐受性强、样品制备方便、用量少等优点。自成立以来，MALDI-MSI已被用于生物学，病理学和药物发现的应用。如可以通过MALDI-MSI绘制了胰岛素在大鼠胰岛中的位置；从人口腔黏膜细胞中鉴定多种蛋白质和肽；由组织MALDI成像产生的分子标记可区分肿瘤分级，并且有可能用于诊断和预后应用。另一个潜在优势是能够识别与组织相关的分子变化，而这些变化尚未从组织病理学评价中发现。将癌变组织的分子信息解析到单细胞水平，可以建立具有更多疾病和健康状态特征的参考系统。随着诊断研究，MALDI-MSI也被应用于药物代谢和小分子研究，可以为药代动力学研究提供同步的分子和空间分辨率，有可能在分子水平上提供关于药物效应的信息。单细胞代谢组学有助于理解药物代谢物如何在细胞水平上被处理。

图1：不同质谱成像方法空间分辨率和灵敏度范围

2020年，Klára Ščupáková等^[2]将MALDI-MSI用于形态学细胞分类，使用的仪器是布鲁克推出的timsTOF fleX和rapifleX，由于从单个细胞获得的分子信号无法进行详细的组织学注释，限制了MALDI-MSI在生物医学研究中的应用，随着数字图像分析领域的发展，研究提出了一种使用机器学习进行半自动化图像分析的方法，以获得单细胞形态标注，然后与来自同一组织切片的MALDI-MSI数据准确相关。这项工作能够确定每个细胞在其复杂组织背景下的详细分子轮廓，可成为基础生物学、转化研究和临床诊断的创新应用。

MALDI-MSI技术在空间分辨率和检测灵敏度等方面存在着挑战。最新推出的MALDI-2采用后离子技术解决了传统MALDI低离子化效率和灵敏度低的问题，使信号增加高达1-3个数量级。2020年Bowman^[3]等应用MALDI-2在大约6μm空间分辨率（相当于或小于典型的哺乳动物细胞的大小）下，证明了其获取丰富脂质光谱的能力（图2），通过肾脏和脑组织成像实验并结合自动脂质鉴定的方法，可以识别74种和147种独特的脂类物质，比20μm分辨率的常规MALDI可多检测3倍以上的脂质和更多的脂质类别。有研究称MALDI-2MSI在过度采样的条件下，可达到低至600nm的空间分辨率，但尚未被评估。

图2：高空间分辨率MALDI-2成像能力的评价

单细胞成像在医学领域如病理学分析具有广泛的应用前景。例如肿瘤干细胞的分析。干细胞启动并保持肿瘤生长，产生肿瘤细胞多个阶段的分化和异质群体产生。针对这些机制的治疗手段越来越多，关键是能够达到足够高的空间分辨率因而能对细胞进行精确识别分类。质谱成像已被证明可以在许多生物系统中区分健康和疾病状态。单细胞成像可以提供肿瘤发展过程中详细的分子机制信息，从而推动在细胞水平上的肿瘤个性化治疗。随着质谱成像技术的不断发展，单细胞成像用于个体化治疗可能在不久的未来将成为现实。

参考文献：

[1] Taylor Michael J, Lukowski Jessica K, Anderton Christopher R. Spatially Resolved Mass Spectrometry at the Single Cell: Recent Innovations in Proteomics and Metabolomics [J]. Journal of the American Societyfor Mass Spectrometry, 2021, 32(4):872-894.

[2] Ščupáková Klára, Dewez Frédéric, Walch Axel K, HeerenRon M A, Balluff Benjamin. Morphometric Cell Classification for Single-CellMALDI-Mass Spectrometry Imaging [J]. Angewandte Chemie (International ed. inEnglish),2020,59(40): 17447–17450.

[3] Andrew P. Bowman, Jeroen F. J. Bogie, Jerome J. A.Hendriks, Mansour Haidar,Mikhail Belov, Ron M. A. Heeren, Shane R. Ellis. Evaluation of lipid coverage and high spatial resolution MALDI-imaging capabilities of over sampling combined with laser post-ionisation [J].Analytical and Bioanalytical Chemistry,2020,412(9): 2277-2289

阅读原文

文章作者