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当质谱成像技术遇上离子淌度

沃特世
2020.5.21

近年来,质谱成像技术因其能够直观、快速、简便地呈现出分子在细胞或组织中的结构、空间与时间分布等信息,越来越受到大家的关注。然而,由于无法做到前端分离导致技术本身具有一定的局限性。若我们能将离子淌度与成像技术相结合,将会擦出不同的火花,打破这一技术上的瓶颈。

首先,让我们先来了解一下常用的质谱成像技术及其特点:

当成像技术遇到IMS离子淌度技术之后又会有怎样的化学反应呢?

IMS从本质上来讲,是根据分子的大小、形状和电荷等因素进行快速分离。

✔ 它可以快速区分结构类似物、同分异构体,还能消除化学噪音。

✔ “分离”功能使得IMS可以快速简化谱图进行数据分析[1]。

✔ 它还有助于识别实验中产生的多电荷物质,从而发掘出更多的信息。

✔ IMS可基于漂移时间分离母体分子,因此有助于区分碎片离子。

✔ 可测得CCS值,有利于未知化合物的定性。

 突破质谱分辨率限制,实现另一维度的分离。

成像技术如MALDI和DESI得到的质谱图本身是很复杂的,要将MS成像结果与色谱图匹配上可谓难上加难。IMS弥补了这一技术空白,它能够在不改变解吸/电离步骤的前提下提供额外的分离维度,而且时间刻度与成像实验相同。获得除了分子质量、形状和电荷态之外,还有关样品中分子空间分布的关键信息[2]。如下图,对于m/z相差小于4 ppm的化合物,质谱分辨率需达到870,000才能得到较好的分离。由于这些异构体离子对具有不同CCS值,即形状结构具有差异,因此通过离子淌度质谱即可对这些化合物进行有效分离。

对生物医学研究的贡献

通过将IMS应用于MS成像分析,可以减少背景噪音,从而大幅提升鉴定结果的可信度。随着IMS-MS技术的发展,如今我们无需标记即可直接检测组织中的蛋白质,使得该技术在蛋白质成像研究中表现出明显的优势。例如,研究发现IMS-MS技术能够为我们分析组织样品胰蛋白酶酶解物中的蛋白质提供极大助益[5]。

IMS-MS在生物医学领域也有许多令人振奋的应用[2]。它能有效鉴定复杂样品中的化学物质,因此成为了制药研究中极具价值的研究工具。例如,它被用于绘制给药前和给药后,小鼠组织中长春碱(一种抗癌药物)的分布图[6]。IMS-MS还能对生物标志物(例如胰腺癌相关生物标志物)进行原位鉴定,从而协助肿瘤分类,帮助医疗专业人员全面表征癌症[2,7]。如果配合SYNAPT XS,IMS-MS的分辨率将变得更高,可进一步推进生物医学研究[8]。

成像技术在代谢组学和脂质组学

研究中的应用

IMS-MS可以鉴定生物组织中的代谢物,帮助研究人员信心十足地确认代谢过程中涉及的分子变化。例如,使用IMS-MS可以分析可卡因对大鼠神经元代谢组的作用,帮助我们深入了解滥用药物引起的代谢变化[9]。

此外,由于脂质易电离且通常会产生各种同分异构体,IMS-MS在脂质结构分析中非常有用。这对制药行业而言意义重大,因为脂质可能与多种疾病有关,而且具有治疗潜力的化合物可能隐藏在人体的脂肪组织中。目前已有研究人员使用IMS-MS成功鉴定了大鼠脑中的磷脂和磷脂形成的非共价复合物,为未来的研究奠定了基础[1,10-12]。

另外,近年来,Image-IMS-MS技术在中药和天然产物中marker的寻找和分布研究、小分子代谢物在体内的分布研究等领域的应用,也是引起前沿科学家的关注。

MALDI/DESI—IMS 

双成像技术结合离子淌度

基质辅助激光解吸电离(MALDI)和电喷雾解吸电离(DESI)这两种成像技术具有不同的特点和性能,如果将两者相结合,再加上离子淌度技术,可分析更多类的物质,满足更多样的研究需求。

MALDI-MS虽然需要对样品进行前处理,但能够精准分析大分子和小分子。另一方面,DESI-MS的空间分辨虽然不如MALDI,但它的样品前处理简单,并且可以产生丰富的数据而不损坏样品。发表于Method上的一篇文章论述了MALDI与DESI两种技术结合淌度质谱在小鼠大脑切片中的应用,配合使用,可检测得到更丰富的信号。

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最近有研究表明,适当增加某些样品前处理步骤可使DESI产生大量的多电荷离子,从而对样品中的完整蛋白质进行成像[3,4]。由于直接使用组织切片得到的质谱图较为复杂,如果不使用离子淌度技术进一步分离,是观察不到这些多电荷蛋白质离子的。

未来愿景

IMS-MS在化学成像领域的应用非常广泛且令人振奋。普通的色谱法不适用于MS成像研究,而IMS-MS能对同分异构体和同量异位物质进行高通量分离,以及可以借助电离技术进行原位成像。IMS-MS在蛋白质研究中特别有用,因为它可以省去蛋白质标记步骤,从而加快鉴定速度。IMS-MS在生物医学研究中的应用包括脂质组学和代谢组学分析、生物标志物检测,甚至癌症诊断。随着技术不断发展,IMS-MS成像的前景一片光明,该技术强大的分离能力和越来越高的分辨率能够让研究人员发掘出比以往更多的奥秘。  

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