推动翻译分子成像的边界

要实现个性化医疗的承诺，就需要彻底了解健康和疾病的分子基础。质谱(MS)等分析技术的进步无疑增强了我们对细胞生物学的知识，使我们能够更深入地了解与健康细胞相比，临床标本中的细胞是如何以及何时出错的。近年来，越来越清楚的是，要将这些分子见解转化为临床空间并影响患者护理，空间背景是必要的。

为临床标本提供高通量的空间分辨分子分析而且将基质辅助激光解吸/电离(MALDI)质谱成像(MSI)和液相色谱-质谱(LC-MS)耦合在一起。然而，到目前为止，这种实验的复杂性需要单独的仪器。

罗恩Heeren是一位杰出的教授和科学主任马斯特里赫特多模态分子成像研究所在马斯特里赫特大学。他的研究兴趣包括大分子系统的能量学，非共价结合蛋白复合物的构象研究，以及翻译成像研究，仅举几个例子。

Heeren教授的研究小组最近开始了一项研究，将MALDI-MSI提供的空间分子信息与LC-MS生成的微蛋白质组学特征结合在一起相同组织标本，在单一仪器上。Heeren和他的同事们成功地完成了这项壮举，他们的研究成果发表在该杂志上蛋白质组学．¹这篇论文是本次访谈的基础，在访谈中188金宝搏备用除了回顾空间组学研究领域的现状外，还与Heeren讨论了研究背后的动机和逻辑。

莫莉·坎贝尔(MC):为什么通过空间背景连接不同类型的组学数据很重要，特别是在临床研究中?

罗恩·海伦(RH):在临床研究中，一切都与环境有关。重要的是要明白，活组织检查可能是非均匀的，并不总是显示哪个特定的细胞(从数千个细胞中)实际上脱轨或患病。能够将分子信号置于其来源的背景下-未经稀释-是非常重要的。很多科学家从事血液传播诊断，这很好，但这也意味着，如果你体内有一个非常小的肿瘤或疾病区域，你的生物标志物档案将会非常稀释。此外，从单一的血液样本中了解疾病的全部复杂性几乎是不可能的。对我们来说，直接在组织中理解分子信号和细胞的空间环境是非常重要的。

有很多不同的方法可以做到这一点。我们喜欢分子成像，因为它不仅向我们展示了一个特定的分子或一组分子，而且还展示了它们的空间分布和空间组织。理解疾病背景下分子的空间组织对我们来说至关重要。但是，仅仅生成图像有时还不够——你还想深入研究“组”，无论是蛋白质组、代谢组还是脂质组。

能够观察空间环境和组织，并将其与空间环境中的深度组学筛选相结合，基本上为你提供了你需要的一切。在单一仪器上就能做到这一点，我们得到相同类型的数据，相同的空间分辨率和相同的分子分辨率是至关重要的。

分子病理学需要在临床相关的时间框架内完成。在过去，我们可能会进行成像实验，然后继续我们的业务和准备图像。之后，我们会从蛋白质中提取一些细胞和提取物，并进行6个小时的蛋白质分析实验，以详细了解细胞信号。但如果一个病人在外科医生的手术台上，我们现在就需要这些信息。我们需要尽快得到这些信息。

数据集成是一个至关重要的这项研究的一个方面是把所有的数据放在一起。只有这样，你才能真正了解疾病发展的具体情况。一旦你明白了这一点，你就可以提出更有针对性的，或者个性化的，精确的治疗方法。

MC:近年来，这个领域面临的主要挑战是什么?

RH:我已经谈到了一个挑战，那就是吞吐量。几年前，Bruker推出了rapifleX，它真的加快了我们的工作，并允许我们将分子诊断成像转化为临床环境。但是它没有空间分析的组学部分。现在我们有了结合成像和组学分析的timsTOF flex，这个特殊的挑战已经得到解决。

如果我观察活检的组织，或者切除的组织，我可以做组织切片，我可以成像这些切片。五年前，我们会很高兴获得50微米的高通量图像。但这并不能为我们提供单个脱轨细胞所需的信息;它可能为我们提供了一组25个出错的细胞。

这里的挑战之一是深入到空间分辨率，使我们能够分析单个细胞，这基本上是我们最近与Bruker密切合作所做的事情。我们已经创建了一种将单细胞分析集成到成像工作流程中的方法。

吞吐量和空间分辨率是我们已经解决的挑战，这些都与灵敏度有关。让我们面对现实吧，如果你的仪器灵敏度很差，那么它就会非常很难进行高通量的研究，因为你会错过很多你想看到的微妙的分子细节。

MC:请您谈谈您最近的研究，在这项研究中，您能够在一台仪器上进行基于脂质的MSI和LC-MS ?为什么以前不可能呢?你从事这项工作的动机是什么?

RH:我们面临的挑战之一是在一块组织中识别正确的细胞来进行蛋白质组分析。我们想深入研究一些脱出轨细胞中的蛋白质组，比如癌细胞，有时细胞在分子水平上发生了变化，但在形态水平上没有发生变化。如果它们在形态上没有改变，一个简单的光学成像实验将无法让你看到脱轨细胞是什么。

因此，我们希望使用分子成像方法MALDI-MSI来帮助我们从LC-MS分析中找到正确的细胞。这在形态学图像之上增加了一层分子信息。

在过去，我们会分别进行这些实验;我们会进行一个单独的MALDI成像实验，找出所有东西的位置，然后切出一个特定的区域，进行蛋白质组学分析。现在有了timsTOF fleX，我们可以做一个脂质图像，使用特定的脂质，比如说特定的癌症，进入我们的激光捕捉显微解剖显微镜，切出已经被脂质MSI识别的细胞，提取蛋白质然后用PASEF方法运行timsTOF fleX。这种方法允许我们从2000个细胞中提取4000多种不同的蛋白质。这在过去是不可能的，这非常困难，因为你必须不断地查看来自不同仪器的不同数据，制作软件将一个结果转换为另一个结果，最后，手动将这些点连接起来。

现在，有了空间组学管道，我们基本上有了所有这些元素，这些元素都是基于从同一组织或同一仪器中获得的数据。这提高了产量，提高了可解释性，提高了我们识别特定疾病相关分子的能力。最重要的是，它帮助我们将不同组学水平之间的点联系起来。例如，我们做基于脂质组的成像，我们有一个特定区域的蛋白质组面板，我们可以把这些点连接起来。我们可以找出哪些蛋白质参与了局部不同的脂质表达模式，在整个细胞和整个组织的范围内。

MC:你用这种方法研究了一个乳腺癌样本。你能谈谈主要的结果吗?

RH:首先，在脂质方面，我们发现了一组非常具体的脂质与缺氧有关，并表明乳腺癌的早期分子变化。这使我们能够识别病理学家无法看到的细胞。最重要的是，我们从蛋白质分析中发现，有蛋白质参与了脂质合成途径，证实了这一结果。我们能够看到蛋白质和脂质之间的相互作用在这些乳腺癌患者的样本中。有了这个，我们基本上有了一种新的诊断方法来为我们的病人提供更好的治疗方法。

MC:在同一台仪器上结合MSI和LC/MS是否存在数据处理方面的挑战?

RH:是的。当然，挑战在于成像实验产生了大量的数据，特别是在我们现在能够进入的细节水平上。这些实验在相对有限的时间内完成。换句话说，我们的数据管道不仅被填满了，它几乎是爆满的，以至于我们在跟上实验方面遇到了挑战。在过去，仪器的吞吐量是限制因素，但现在数据处理本质上是限制因素。

幸运的是，在他们的帮助下ScILS,现在有一些工具可以帮助我们处理这些数据，从分类的角度和解释的角度来看，它们实际上是可管理的。当我们对代谢物做成像实验时，我们用MetaboScape或Lipostar用于分子鉴定。这些类型的工具至关重要。

我认为这将是整个领域在未来面临的最大挑战，因为我们可以产生大量的数据，但如果我们没有解释它们的工具，那么数据就很多，信息就很少。我们正在与该领域的几个不同伙伴合作，以解决这个问题。

由于临床环境，这也是一个重要的问题。我们与外科医生和病理学家密切合作开展这项工作。这些病理学家不是质谱学家，那么他们如何理解我们试图告诉他们的东西呢?我们需要新的工具在工作流程和病理学家使用的系统中实现我们的发现。这将有助于增加接受这些新技术作为新的诊断工具在外科设置。

对我们来说，想出方法来照顾我们所谓的空间组学方法的翻译方面是至关重要的，这也是数据处理、数据缩减、直观环境中的数据可视化非常非常重要的地方。

MC:你认为这个工作流程的发展将如何影响其他组学研究小组?如果他们考虑采用工作流，你会给他们什么建议?

RH:从设备的角度来看，我们发现从不同的角度看问题是非常非常重要的。只看蛋白质会给你一种观点，看代谢物会给你另一种观点，对脂类也是如此。如果你把所有的东西都放在一个空间背景下进行成像，你就会对同一个问题有另一种看法。事实上，多层次组学和成像的综合方面是至关重要的。这揭示了健康和疾病之间的复杂性。我给刚进入这一领域的人的建议是，一定要做到面面俱到。获得良好的质谱仪，能够提供所有这些不同级别的详细信息，并建立正确的工作流程和协议。还要确保拥有正确的软件工具来处理数据集成。

MC:你们在这个研究领域的下一步计划是什么?

RH:为了让大家了解我们现在的发展方向，我们正在做的很多工作都是在突破空间限制。我们刚刚开始与外科同事进行新的合作，我们正在将这种方法应用于类器官筛查。我们正在开发方法来观察组学和患者来源的类器官成像，以评估对患者的最佳治疗方案是什么，基于从肿瘤中取出的细胞，在实验室中培养并使用不同的药物治疗。我们喜欢使用这个工作流程来了解药物的效果。我们正与骨科部门合作研究骨关节炎，他们正在寻求经验再生疗法。那么它们在分子水平上是如何工作的呢?成像和组学的结合真正向骨科部门展示了他们的再生疗法是如何工作的。所有这些信息汇集在一起，让我们了解到对这些患者来说最好的治疗方法是什么。我们将继续推动转化分子成像的边界，为健康和疾病的分子异质性提供进一步的见解。

Ron Heeren采访了Technology Networks的科学作家Molly Campbell。188金宝搏备用

1.杜伟，李志强，李志强，等。MS成像引导的微蛋白质组学用于单一仪器上的空间组学。蛋白质组学．2020, 1900369。doi:10.1002 / pmic.201900369