MALDI Guided SpatialOMx，即基于質(zhì)譜成像定位的空間多組學(xué)分析，完美的將MALDI成像技術(shù)和傳統(tǒng)LC-MS/MS組學(xué)流程結(jié)合在了一起，它的特點是利用了MALDI成像技術(shù)能在分子原位對生物分子進(jìn)行定位的特點，在生物組織的內(nèi)部鎖定目標(biāo)微區(qū)（ROI，Region of Interests），在對該目標(biāo)微區(qū)實施激光微切割（LCM，laser capture microdissection）后，進(jìn)行LC-MS/MS組學(xué)分析，從而實現(xiàn)了深度的蛋白組信息挖掘。

 

       荷蘭馬斯特里赫特大學(xué)的Ron M.A. Heeren教授實驗室利用空間定位組學(xué)工作流程，對來自于乳腺癌患者的腫瘤組織，進(jìn)行了蛋白質(zhì)分子特征的深度研究。

 

       在對組織切片進(jìn)行化學(xué)基質(zhì)噴涂之后，利用布魯克timsTOF fleX質(zhì)譜系統(tǒng)，針對脂質(zhì)成分進(jìn)行成像數(shù)據(jù)采集。在洗去基質(zhì)之后，對該組織切片實施H&E染色得到如圖1所示的染色結(jié)果，用于后續(xù)的病理學(xué)評估和目標(biāo)微區(qū)ROI的鎖定。

 

       MALDI成像數(shù)據(jù)經(jīng)過布魯克成像軟件SCiLS Lab 2019c的聚類分析，結(jié)合對腫瘤區(qū)域的病理學(xué)標(biāo)注，確定了三個腫瘤亞細(xì)胞群的目標(biāo)微區(qū)ROI，先由MatLab R2018a軟件對上述的微區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理和優(yōu)化，然后導(dǎo)入Leica LMD7000中，分別對三個目標(biāo)微區(qū)ROI實施了激光微切割。將所獲得的細(xì)胞簇（約2000個細(xì)胞）分別進(jìn)行還原、烷基化、酶切，再經(jīng)過布魯克nanoElute液相系統(tǒng)分離，最后進(jìn)入布魯克timsTOF fleX質(zhì)譜儀，在PASEF模式下進(jìn)行了一級質(zhì)譜和二級質(zhì)譜的數(shù)據(jù)采集。所獲得的數(shù)據(jù)被導(dǎo)入到PEAKS X中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫檢索，最后將檢索結(jié)果用基因腫瘤學(xué)軟件PANTHER V.13.1進(jìn)行分析。

 

       實驗結(jié)果表明，三個腫瘤亞細(xì)胞群表現(xiàn)出不同的蛋白組學(xué)特征：腫瘤亞細(xì)胞群1和2的“生物調(diào)控”和“發(fā)展進(jìn)程”呈現(xiàn)為明顯的低表達(dá)，而腫瘤亞細(xì)胞群3的“細(xì)胞組織”呈現(xiàn)了明顯的高表達(dá)。

 

       布魯克timsTOF fleX質(zhì)譜儀同時具備MALDI成像功能和LC-MS/MS組學(xué)分析功能，成功地實現(xiàn)了空間定位組學(xué)工作流程中的關(guān)鍵步驟。與傳統(tǒng)組學(xué)的“整體勻漿方法”相比，空間定位組學(xué)充分地考慮到乳腺癌組織中不同的腫瘤亞細(xì)胞群之間的差異性，并分別對各個腫瘤亞細(xì)胞群體進(jìn)行了有針對性的、深度的蛋白組分析。以上的眾多優(yōu)點使得空間定位組學(xué)為精準(zhǔn)地揭示乳腺癌的致病機(jī)理奠定了堅實的基礎(chǔ)。