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（图1），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]。
图1 AFADESI-IMS系统[5]
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（图2）。
图2 技术路线
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（图3）。
图3 ESCC组织区域特异性空间分布图
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（图4）。
图4 谷氨酰胺代谢通路中代谢物和酶的空间分布图
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。
