质谱成像(Mass Spectrometry Imaging，MSI)是由质谱技术发展而来的一种新型分子成像技术。它通过直接扫描生物组织切片，同时获得生物分子的定性、定量和定位的信息，具有免标记、高通量和高分辨等优点，在药物分析、癌症研究和环境毒理等各种研究领域具有广泛的应用前景。
图像分割是MSI研究的一个重要步骤，常用算法对于一些具有相似分子组成模式的微区分割结果往往不太理想。例如，在孕期大气细颗粒物(PM2.5)暴露的小鼠胎儿研究中，常用分割算法无法区分脑部的细小结构微区(Science Bulletin, 2020. doi.org/ 10.1016/j.scib.2020.08.036)。近年来，有学者把数据滤波引入到MSI分割的流程中，以减少样品制备和仪器状态带来的噪声干扰，提高分割效果。然而，数据滤波与MSI分割的其它步骤互相影响，造成分割结果的不确定性。我们通过优化数据滤波在分割流程中的位置和算法，提出了一种改进的空间分割流程，有效地提高了分割结果的可靠性。该研究工作使用脂质体特征的小鼠胎儿质谱成像数据，比较新的分割流程与其他常用的三种流程的空间分割结果。结果说明，本文提出的新流程能够更好地区分图像中的亚组织/微区，在目视检测、空间均匀性、时间成本和鲁棒性等方面均优于其他传统方法。这项研究提高MSI的空间分割效果，为研究人员评估和筛选药物/化学诱导的靶向器官，探索疾病进展和分子机制提供了有力的工具。该工作由厦门大学博士研究生郭磊和硕士研究生胡振兴为论文共同一作(Analytical Chemistry, 2021, doi.org/10.1021/acs.analchem.0c05242)(图1)。
图1 滤波参与的新图像分割算法结果示意图
环境中典型内分泌干扰物双酚A(BPA)及其替代品双酚S(BPS)的暴露与乳腺癌发展密切相关，然而分子机制仍然是未知的。本研究以环境相关暴露剂量的BPS处理乳腺癌裸鼠移植动物模型，采用脂质和蛋白的质谱成像结合分子生物学的方法，对相关的分子机制进行初步探索。研究发现乳腺肿瘤体积随BPS暴露浓度升高呈减小趋势，并发现了肿瘤异质性驱动的增殖和恶性病变机制。其中，蛋白的质谱成像方法采用原位酶解法，并构建了人乳腺癌相关的数据集进行质谱成像蛋白图像的比对和搜索(Journal of Hazardous Materials, 2021, doi.org/10.1016/ j.jhazmat.2021.125391)(图2)。
图2 BPS诱导乳腺肿瘤增殖和恶变的分子机制
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