基于脂质谱的肺癌组织空间分辨成像
研究背景

利用组织印迹技术作为成像平台来精确揭示组织表面脂质的空间分布。通过优化芯片材料和印迹流程,可使成像效果均匀,消除“甜点效应“(sweet-spot effect),真实显示肿瘤组织与癌旁组织的脂质丰度和分布。

研究方法   
1. 样本来源:30例肺癌组织样本,于术中获得,每一例包括癌组织和邻近正常组织;                       
2. 质谱分析:MALDI-TOF/TOF MS/MS(Bruker Daltonics Co.);                        
3. 数据分析:t检验,OPLS-DA分析,聚类分析,ANN建模。
研究结果
1.基于TCSI成像基板对小鼠肺组织的成像

制备NGQD@MoS2/SiNWs复合材料芯片作为成像基板。图1a显示了优化的TCSI成像流程,将小鼠肺组织冰冻切片贴于芯片上,待切片融化后产生印迹,移除切片,对印迹进行检测。操作步骤简单,无需复杂的基质喷涂和沉积等工艺。图1b, c显示了复合材料芯片的质谱出峰效果,证明将3种材料复合可显著提高出峰数目和总离子强度。图1d显示了芯片对小鼠肺组织切片中不同种类磷脂酰胆碱(PC)的空间分布成像,图像中肺组织空洞(红色虚线圈)也清晰可见。


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1 a)优化后TCSI成像的工作流程,(b)小鼠肺组织基于4种不同基板的平均质谱图,(c)700-900 m/z范围内4种不同基板上检测到的峰数目和总离子强度(S/N>5),(d)小鼠肺组织印迹基板的数字图像和质谱成像

2.非小细胞肺癌组织的脂质谱分析

图2a显示了肺癌和邻近正常组织的典型质谱图,可见谱图存在显著差异,其中700-1000 m/z范围内的大多数峰值都被确定为PC,这是存在于肺组织中的一种主要脂质。图2b显示了肺癌和邻近正常组织的OPLS-DA散点图,二者区分效果良好。进一步筛选出7种差异脂质分子,联合7种标志物可获得比单个标志物更佳的诊断效能,ROC曲线的AUC值可达0.982(图2c, d)。基于7种标志物构建ANN判别模型,可获得100%的敏感性和特异性。图2e通过聚类分析显示了7种标志物在肺癌和邻近正常组织中的可视化差异。

图片4.png              

2 非小细胞肺癌组织的精确鉴别,(a)正常和肿瘤组织的总平均质谱图,(b)肿瘤组织和正常组织的OPLS-DA散点图,(c)基于单个标志物区分肿瘤组织和正常组织的ROC曲线,(d)基于7种标志物组合区分肿瘤组织和正常组织的ROC曲线,(e)肿瘤组织和正常组织的聚类分析图


                         

3.非小细胞肺癌组织的脂质空间成像

分别基于不同标志物对肿瘤组织和正常组织进行质谱成像(图3a),从图中可知,脂质标志物不仅可以区分肿瘤组织和正常组织,在同一组织内部也存在着不同的空间分布,与相应的H&E染色切片相比,对肿瘤组织内部的异质性有着更精确的显示。此外,脂质双峰比率的变化如PC(32:0)/PC(32:1)也可在图像中显示。图3b通过柱状图显示了不同标志物在肿瘤和正常组织中的上调和下调,PC(32:0)/PC(32:1)比率的下调可由硬脂酰辅酶A去饱和酶-1(SCD-1)将饱和脂质转化为单不饱和脂质的分子机制解释。

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3 非小细胞肺癌组织和邻近正常组织中代表性生物标志物的分布,(a)肿瘤组织和正常组织的H&E染色图像和不同标志物的质谱成像,(b)不同标志物在肿瘤组织和邻近正常组织中的离子强度

                                   

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