推動翻譯分子成像邊界

　　為了實現個體化醫療，需要對健康和疾病個體在分子層面上有全面的了解，質譜分析技術的發展，增加了我們對細胞生物學的知識。與健康細胞相比，這些技術能讓我們更深入地了解臨床樣本中的細胞會怎樣出現異常。近年來，要將這些分子特征轉化至臨床結果和治療方案，了解其分子的空間特性是非常必要的，并且這一趨勢越來越顯著。

　　為了以高通量和高靈敏的方式分析臨床樣本的空間特征，人們已將基質輔助激光解吸電離質譜成像（MALDI-MSI）以及液相色譜-質譜（LC-MS）數據結合在一起。但到目前為止，由于此類實驗的高度復雜性，人們仍需要在單獨的儀器上完成這些分析。

　　Ron Heeren是馬斯特里赫特大學馬斯特里赫特多模式分子成像研究所的著名教授和學科主任。他的研究方向包括大分子系統能量學、非共價結合蛋白復合物的構象研究以及轉化醫學成像研究等。

　　Heeren教授的研究小組最近開展了一項研究，即在一臺儀器上完成同一組織的MALDI-MSI的分子空間信息和LC-MS上產生的微蛋白質組學特征。Heeren和他的同事在這一方面取得了成功，他們的工作發表在《Proteomics》雜志上¹。這次訪談重點是該論文的研究工作的情況。在訪談中，除了回顧最新的研究成果之外，還與Heeren討論了這項研究的目的和方法流程，以及空間組學領域的研究現狀等。

　　Molly Campbell（MC）：為什么在空間背景下連接不同類型的組學數據在臨床研究中那么重要？

　　Ron Heeren：在臨床研究中，一切都與空間位置有關。一般個體的活檢樣本是不可能均勻的，它并不總是顯示特定的細胞（在上千個細胞中）變化或病變。因此，在原始狀態背景中觀察分子顯得非常重要。許多臨床科學家都依靠血源性診斷，這很有意義，但這也意味著如果體內的腫瘤或疾病區域很小，患者個體的特征生物標志物將被稀釋。此外，幾乎不可能從單個血液樣本中了解疾病的復雜性。對我們來說，在組織有限的空間范圍內，直接了解分子信號和細胞有非常重要的意義。

　　顯然，有許多方法可以做到這一點。我們喜歡分子成像，因為它不僅可以顯示特定分子或一組分子信息，還可以顯示其空間結構和分布。對于疾病而言，了解分子的空間結構是可靠診斷必不可少的。然而有時僅靠分子圖像還是不夠的，還需要進一步深入探索其“組學”特征，無論是蛋白質組，代謝組還是脂質組。

　　查看空間背景和結構，并將其與深度組學篩選技術相結合，提供了在一個流程中所需的所有信息。能夠在單一儀器上完成這個流程非常重要，我們可以獲得相同類型的數據、相同的空間分辨率和相同的質量分辨率。

　　分子病理學檢驗需要在臨床治療期間完成。過去，我們會先進行成像實驗，隨后再處理數據并產生圖像。接下來，我們從體內獲得一些細胞并從中提取出蛋白質，同時進行六個小時的蛋白質分析實驗，以更詳細地了解細胞信號傳導過程。但是，如果病人在手術臺上，那我們就立刻需要這些信息。所以我們要求能最快的獲得這些信息。

　　數據整合是這項研究的關鍵。將所有這些數據放在空間背景下分析，才能真正了解疾病發展的具體過程。一旦明白了這些，醫生就可以提出更有針對性或個性化的精準治療方案。

　　MC：近年來，這個領域主要面臨哪些挑戰？

　　Ron Heeren：已經遇到的挑戰就是通量問題。幾年前，布魯克推出了rapifleX，它確實加快了我們的工作速度，使我們能夠將分子成像轉化為臨床診斷結果。但是它沒有空間特征的組學功能。現在timsTOF fleX結合了成像和組學分析的能力，就可以應對這一特殊的挑戰。

　　如果要看活檢或被切除的組織樣本，可以制作組織切片和對這些切片進行成像。五年前，能獲得50微米圖像的高通量就很滿意了，但這并不能為我們提供單個病變細胞的必要信息，但可為我們提供一組25個有問題細胞的信息。

　　其它挑戰是如何利用空間分辨率來分析單個細胞，而這實際上是我們最近與布魯克密切合作完成的。現在，我們創建了一種將單細胞分析集成到成像工作流程中的方法。

　　目前，我們已經解決了樣本通量和空間分辨率的挑戰，這些都與儀器靈敏度有關。在現實中，如果所用儀器的靈敏度不夠，在高通量下進行相關研究將非常困難，許多重要、詳細的分子信息將無法被觀察到。

　　MC：請談談您最近的研究近況，您是在一臺儀器上進行脂質的MSI和LC-MS？為什么以前不能做到？您從事這項工作的出發點是什么？

　　Ron Heeren：我們當前面臨的一個挑戰是如何在一個組織中鑒定特征細胞并進行蛋白質組分析。我們想深入研究病變細胞（例如癌細胞）中的蛋白質性質，有時這些細胞在分子水平上已發生變化，但在形態學上還未表現出來。而如果它們的形態沒有變化，通常的光學成像是無法看到這些已經病變的細胞的。因此，我們希望使用分子成像方法MALDI-MSI來幫助我們，從LC-MS分析中找到這些特定細胞的表型分子，這在組織形態圖像上又增加了一層分子信息。

　　在過去，我們會分別進行這些實驗：單獨使用MALDI成像技術，找到需要分析的細胞，然后劃出特定區域做蛋白質組學分析。現在，我們可以使用timsTOF fleX繪制脂質圖像，例如針對某癌癥類型的細胞，用激光捕獲顯微切割下經MSI鑒定的腫瘤細胞，提取蛋白質后使用PASEF LC-MS/MS方法進行分析。這種方法允許我們從2000個細胞中提取4000多種蛋白質。這種方法在過去這是不可能的，因為做起來非常困難。人們需要不斷查看來自不同儀器產生的數據，同時必須將分析數據轉換，最后手動連接這些分析數據得到最終結果。

　　現在借助空間組學流程，我們可以用同一個組織在同一個儀器中獲取這些數據。不僅提高了分析通量和數據可解釋性，也提高了我們識別特定疾病相關分子的能力。最重要的是，它有助于我們將不同組學之間的關鍵點連接起來。例如，我們對脂質成像，其中有一個特定區域的蛋白組分布帶，我們可以連接這些點，找出在組織細胞中哪些蛋白質參與了這些不同脂質的表達和修飾。

　　MC：您將這種方法應用于乳腺癌樣本研究，能否介紹一些關鍵結果？

　　Ron Heeren：首先，在脂質方面，我們發現一組非常特殊、與缺氧有關的脂質分子，它是乳腺癌早期分子變化標志物。這使我們能夠識別病理學家無法看到的細胞。最重要的是，我們通過蛋白質分析，證實了該脂質合成過程中涉及的蛋白質，從而證實了這一結論。從患者的乳腺癌樣本中，我們看到了這些蛋白質和脂質之間的相互作用，這樣我們就有了新的診斷方法，從而為患者提供更好的治療方案。

　　MC：在同一臺儀器上組合MSI和LC / MS在數據處理方面是否有難度？

　　Ron Heeren：是的，這項挑戰在于成像實驗會產生大量的數據，尤其是在相對有限的時間內，要達到深入研究的細節層面。換句話說，我們的數據成井噴式增加，以至于我們在跟上實驗進度方面面臨挑戰。在過去，儀器通量是一個限制因素，但現在數據處理才是更大的限制因素。

　　幸運的是，在SCiLS開發人員的幫助下，現在有合適的軟件工具幫助我們處理和管理這些數據，如數據的分類和解釋。當我們對代謝物進行成像實驗時，我們使用MetaboScape或Lipostar進行分子鑒定，這類工具是必不可少的。

　　我認為這將是整個領域未來面臨的最大挑戰，因為我們要產生大量數據。如果沒有分析數據的工具，那么它只是一大堆數據而已，有用的信息卻很少。我們正在與該領域的多個伙伴合作共同解決這個問題。

　　臨床環境也是我們面臨的重要挑戰。我們與外科醫生和病理學家密切合作，但這些病理學家不是質譜專家，如何讓他們理解我們獲得的這些信息呢？因此我們需要新的工具能解釋這些發現，同時讓病理學家在他們的工作流程和系統中也能夠看懂這些信息。這將有助于該技術在外科手術中作為新型診斷工具的應用。

　　對于我們來說，重要的是如何把空間定位組學進行轉化為臨床應用，醫生能直觀的處理、還原和審閱數據是臨床轉化的關鍵。

　　MC：您覺得該工作流程的發展會如何影響其他組學研究團隊？如果他們考慮用該工作流程，您會給他們什么建議？

　　Ron Heeren：我們發現儀器功能能讓我們從不同角度去看問題，這是很有意義的。僅僅分析蛋白質只是看到了一方面，分析代謝產物、脂質又能看到其他方面。如果在成像空間背景中把所有信息放在一起，那么就會對問題形成新的看法。確實，多組學和成像的結合是重要的，它可以真正揭示出健康和疾病的復雜性。我給這一領域新人的建議是：確保解決基本問題，通過使用更好的質譜儀并建立正確的工作流程，從多個層面獲取詳細信息，同時還要使用正確的軟件分析數據。

　　MC：在這個領域您下一步準備做什么？

　　Ron Heeren：我們現在正在做的很多工作都是推動空間組學的應用。我們已經與外科同事開始了新的合作，希望將這種分析方法用于器官篩查。我們從癌癥患者腫瘤組織中提取細胞，在實驗室培養生長和用不同藥物治療，開發病原器官組織檢查的成像組學方法，然后設定最佳治療方案。我們希望這個工作流程能讓我們了解藥物的作用。同時，我們也在與骨科合作，進行關節炎方面的研究，尋求實證再生療法，了解藥物分子如何起作用。整合的成像組學技術給整形外科部門展示了再生療法的工作原理。所有這些信息使我們對患者的最佳治療有了進一步的見解。我們將繼續推動分子成像的臨床轉化，使分子變化與健康和疾病關聯起來。

Ron Heeren教授

　　參考文獻：

　　1. Dewez F, Oejten J, Henkel C, et al. MS imaging-guided microproteomics for spatial omics on a single instrument. PROTEOMICS. 2020；1900369. doi:10.1002/pmic.201900369