代谢组学文献分享—研究背景

近几年代谢组学的研究如火如荼的开展，极大地促进了各学科的发展，如疾病诊断与治疗、营养学、环境毒理学、进化和发育及药物等;与此同时，质谱成像技术(mass spectrometry imaging, MSI)结合质谱分析和影像可视化，凭借其样本处理简单、能反应多种分子在空间上的分布及分子结构信息而受到高度的关注;尤其2004年Cooks等[1]将ESI源去掉封闭外壳，开发了常压敞开式解析电喷雾离子化(DESI)技术并成功用于质谱成像分析，更促进了MSI在临床医学、药学和植物学等领域的应用[2]。

代谢组学文献分享，随后，空间代谢组学(Spatial Metabolomics)也应运而生，它将组学信息扩展到了二维乃至三维的水平，研究小分子在组织切片中的空间分布，告诉我们变化“在哪里发生”，从而极大拓展了人们对组学样品信息的认知[3-4]。

由于DESI等离子化技术需要被测样品与采样锥孔之间非常近，才能保证足够高的灵敏度，而对于较大的组织样品，无法将样本放进离子化探针所在位置，难以将离子有效传输到质谱分析器进行高灵敏分析。

代谢组学文献分享，鉴于此，药物所“天然药物活性物质与功能国家重点实验室”再帕尔•阿不力孜教授课题组主导研发了新型敞开式空气动力辅助离子化(Airflow-assisted desorption electrospray ionization，AFADESI)及其质谱成像技术(AFADESI-MSI)技术，借助0.5米或更长的传输管，实现了远距离离子传输，放置样品的空间非常充裕，且可轻松调整位置，并将该技术用于整体大鼠体内药物成像分析[5-6]和肿瘤生物标志物的原位筛查及免标记分子病理诊断的研究[7-8]。

近期，再帕尔·阿不力孜教授又将AFADESI-MSI技术与传统免疫组织化学技术(Immunohistochemistry，IHC)进行结合，对256个患有食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma，ESCC)的病人的样品进行组织空间特异性的代谢组学分析，实现了对肿瘤相关的代谢物和代谢酶进行高通量分析，并将其研究成果发表在PNAS上[9]。

本期文献分享

Spatially resolved metabolomics to discover tumor-associated metabolic alterations. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2019 01 02;116(1)Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2019 01 02;116(1). IF=9.580

代谢组学文献分享—技术路线

为实现高通量原位检测与肿瘤相关的代谢物和代谢酶，课题组首先利用AFADESI-MSI技术获取不同组织(根据细胞类型和组成分为：癌症组织、上皮组织和肌肉组织)空间特定区域的代谢物轮廓，再结合PLS-DA模型获得ESCC和正常组织间的差异代谢物，随后通过代谢通路分析选出可能与ESCC相关的酶;最后通过IHC技术用癌旁组织对与ESCC相关的酶进样验证。

代谢组学文献分享—结果

通过该技术，能明显发现甘油磷脂、葡萄糖酸、嘧啶、组氨酸、脂肪酸、精胺和脯氨酸在癌症组织和正常组织中表达量的差异。

进一步的通路分析表明，脯氨酸合成、组氨酸代谢、谷氨酰胺代谢和脂肪酸合成等代谢通路在ESCC患者中发生改变，最后通过IHC验证发现吡咯啉-5-羧酸还原酶2(PYCR2)、谷氨酰胺酶(GLS)、鸟苷磷酸化酶(UPase1)、组氨酸脱羧酶(HDC)、脂肪酸合成酶(FASN)和鸟氨酸脱羧酶(ODC)在癌症组织中发生了紊乱，尤其是PYCR2和UPase1首次发现在ESCC中异常表达。

代谢组学文献分享，最后，课题组又用36个新收集的样本进样验证，发现模型的准确率达到94.4%，且筛选的差异代谢物在不同组织样本上的分布仍有较高的特异性。

结论

据报道[10]，AFADESI-MSI的检测灵敏度达到pg级水平，含量动态范围跨越3个数量级，能检测出1500多个代谢物，同时也能精确表征与识别代谢物在组织亚区域的分布特征;而本文将其与IHC方法结合，为研究癌症的发病机制提供了代谢水平的分子依据，并为癌症的诊疗干预提供了新的潜在靶点。

代谢组学文献分享，随着质谱成像技术、质谱成像可视化处理及定量等关键技术的不断突破，以MSI技术为基础的“空间代谢组学”也能为大家的研究提供新思路和新视角。