【質譜成像講堂】慧眼識癌—島津質譜成像技術助力癌癥臨床研究

導讀

癌癥是現代社會的“健康殺手”，隨著工業化、城鎮化和人口老齡化進程的加快以及不良生活方式和環境污染等問題的影響，癌癥發病趨勢愈發嚴峻，近幾年新冠病毒大流行導致了嚴重的醫療資源擠兌，影響了癌癥的診斷和治療，導致晚期癌癥的死亡率上升[1]。

我國是癌癥高發國，根據國家癌癥中心于2022年發布在JNCC的癌癥報告[2]顯示：截至2016年我國的癌癥發病率為293.91/10萬人，因癌死亡率為174.55/10萬人，排名前五的癌癥分別是肺癌、結直腸癌、胃癌、肝癌和乳腺癌。分子病理技術的發展是有效診斷癌癥的重要途徑，而基質輔助激光解吸電離（MALDI）質譜的出現為分子病理研究提供了一條新賽道，基于質譜的分子影像技術不需要免疫標記便能夠在幾微米的尺度內直觀、快速、簡單地呈現出細胞或組織中相關分子的結構、空間和時間分布信息，幫助闡明疾病相關的分子機制。

01什么是質譜成像技術？

在一張標準的數碼照片中，數字成像的彩色圖像是通過紅綠藍三個顏色通道疊加而成，屏幕上每個小像素的顏色都是由這三個顏色的密度所構成。現在，想象一張擁有海量顏色通道的圖片，它在原有光學圖像的基礎上進行三維重構，以空間分辨的方式監測目標分子的變化（如內源性的脂質、多肽、細胞代謝物或外源性的藥物等），從而提供對正常或疾病狀態有價值的分子影像分析，這就是質譜成像技術（Mass spectrometry imaging，MSI）。

02島津成像質譜在癌癥研究中的應用案例分享

案例分享1

磷脂酰肌醇(PI)與乳腺癌發展的相關性研究[3,4]

乳腺癌是導致婦女因癌癥死亡的主要原因之一，它是一種高度異質性疾病，不同亞型的乳腺癌一般具有不同的病情發展和結局，研究表明，與健康人相比，乳腺癌患者的脂質水平明顯升高，某些脂質可能參與了乳腺癌的發生和發展。

本研究使用島津iMScope成像質譜研究了乳腺癌組織中磷脂酰肌醇的精確空間分布，在負離子模式下，以10 μM的空間分辨率對來自九個乳腺癌患者的癌變灶區和正常乳腺組織進行了質譜成像分析，檢測到了十種不同脂肪酸組成的 PI，其在惡性上皮組織的比例有顯著變化。

圖2. H&E染色光學圖和MSI特征離子熱圖

如圖2所示，使用高分辨成像質譜顯微鏡能夠辨別上皮組織內相鄰組織中的腫瘤細胞群， PI非均勻的分布在腫瘤細胞群和間質中，PI(18:0 ? 20:3)傾向于間質相鄰區，而PI(18:0 ? 18:1)傾向于腫瘤細胞群中心部位，通過 PI(18:0/18:1)或 PI(18:0/20:3)的表達能識別兩種不同的癌細胞群，揭示了PI(18:0 ? 20:3)的積累可能與癌細胞的侵襲能力有關。

案例分享2

基于MSI技術的肺癌全流程靶向分型研究[5]

肺癌的病理類型主要分為小細胞性肺癌和非小細胞性肺癌兩大類，其中非小細胞性肺癌約占肺癌的 80%-85% 左右，包括腺癌、鱗癌等，而小細胞肺癌約占肺癌的 15%-20% 左右，其惡性程度高，腫瘤倍增時間短，治愈難度大。因此，對肺癌進行準確病理分型對有效治療肺癌和研究肺癌發病發展的機制具有極其重要的作用。

本研究以人肺癌臨床樣本（包含癌旁組織的小細胞癌、非小細胞癌等）作為研究對象，在不借助其他分析手段的情況下，通過iMScope顯微質譜成像技術，發現了4種與肺癌良惡性病理分型有極強相關性的疑似靶向標記物，使用IMAGEREVEAL軟件中Differential Analysis模塊進行PCA（主成分分析）運算，比較二者統計學差異和分類情況，從而實現基于多種空間標志物的靶向層面的肺癌多角度病理分型。

圖3. 肺癌全流程靶向分型分析流程

如圖3所示，分別在已知腺癌與鱗狀細胞癌癌癥中心組織的質譜成像對應的顯微圖像中圈出5個ROI（感興趣區域）區域（紅圈和藍圈對應區域），每個ROI區域包含大約300個采集點，分別定向提取m/z 775.55，m/z 885.55，m/z 861.55和m/z 673.48等4個碎片離子的圖像，其中m/z 775.55作為癌癥中心與癌旁的空間特征標志物，m/z 885.55和m/z 861.55組合作為小細胞癌（SCLC）和非小細胞癌（NSCLC）的空間特征標志物，m/z 673.48 作為非小細胞癌亞型腺癌（AC）和鱗狀細胞癌（SCC）的空間特征標志物。

案例分享3

基于雙功能激光可裂解探針的組織表面聚糖成像研究[6]

細胞表面糖基化程度的異常變化與各類惡性腫瘤的發生發展密切相關，本研究設計了一種雙功能激光可裂解質譜探針（LCMPs），結合激光解吸附離子化質譜（LDI-MS）技術將對組織表面不同聚糖的檢測轉化為對大量質譜標簽的檢測，克服了直接檢測聚糖時的離子化效率低、質譜圖復雜等問題。

圖4.（A）普適性合成法構建 LCMPs

（B）基于 LDI-MS 的聚糖檢測方法

如圖4所示，LCMPs 可通過簡單、普適性的合成路線制備，其中探針上結合的不同凝集素（ConA，SNA，WGA 凝集素）能分別特異性地識別組織或細胞表面的甘露糖，唾液酸和 N-乙酰葡萄糖胺。

探針的雙功能性質表現在其既能用于識別細胞或組織表面的聚糖，還可同時作為 LDI-MS 檢測中的優異基質，無需額外噴涂基質即可直接進行成像質譜分析，本研究結合獨特設計 LCMPs，利用 iMScope成像質譜對新鮮癌細胞組織表面的不同聚糖進行可視化分析。

圖5. 結直腸組織的顯微照片，質譜成像和 HE 染色結果，LCMP1 反映甘露糖的含量，LCMP2 反映唾液酸的含量，圖中的數字代表組織中不同微觀結構，1：腸黏膜上皮組織；2：結締組織固有層。

圖5的成像結果可直觀地反映出患者癌癥和癌旁組織、同一組織不同病理變化的區域和具有不同微結構的區域中多種聚糖表達水平的變化，顯示了腫瘤與聚糖表達含量的相關性，有望在聚糖的空間分布、腫瘤的病理基礎以及臨床應用等方面提供有利的工具。

03結語

與傳統的影像學方法相比，MSI技術能在短時間內獲得大量生物分子的結構、豐度和空間分布信息，可用作癌癥診斷、預后和監測的個性化研究工具，并幫助理解癌癥相關的病理學分子機制。這種具備免標記、高靈敏、高分辨、高通量的新型分子成像方法能給臨床病理研究和應用提供更多、更可靠、更有價值的信息，有望解決惡性腫瘤研究發現的關鍵難題。

撰稿人：沈晶晶

【參考文獻】

[1] Rebecca L. Siegel MPH, Kimberly D. Miller MPH, et al. Cancer statistic,2023[J]. CA: A Cancer Journal for Clinicians,2023,73(1):17-48.

[2] Rongshou Zheng, Siwei Zhang, Hongmei Zeng, et al. Cancer incidence and mortality in China, 2016 [J]. Journal of the National Cancer Center,2022,2(1):1-9.

[3] Wang X, Wang Y, Wang M, Chen X, Cui W, Chen X. The association between serum lipid levels and histological type of breast cancer. Eur J Med Res. 2022,27(1):154.

[4] Kawashima M, Iwamoto N, et al. High-resolution imaging mass spectrometry reveals detailed spatial distribution of phosphatidylinositols in human breast cancer,2013[J]. Cancer Science 2013,104: 1372–1379.

[5] 湯博崇.一種基于質譜成像技術的肺癌分型判斷系統: 202111317988.0 [P]. 2022-04-05.

[6] Ma W, Xu S, Nie H, Hu B, Bai Y, Liu H. Bifunctional cleavable probes for in situ multiplexed glycan detection and imaging using mass spectrometry. Chem Sci. 2019;10(8):2320-2325.

文中推薦技術方法方案僅用于醫學專業人士技術交流，不作為臨床診斷依據。