詳細介紹
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· 傳統 Bulk 代謝組:組織勻漿→混合提取→平均化結果,丟失空間異質性(如腫瘤邊緣 vs 中心、壞死區 vs 增殖區)。
· 單細胞代謝組:解離成單細胞→測代謝,但破壞原位結構,丟失細胞微環境與代謝互作。
· 空間代謝組:完整組織切片原位掃描,一張圖同時獲得:
o 是什么:代謝物 / 藥物分子身份;
o 有多少:相對定量(pg 級靈敏度);
o 在哪里:微米級空間坐標(可與 HE / 免疫熒光配準)。 直觀呈現 “代謝微區",如腫瘤高代謝灶、免疫細胞代謝熱點、藥物富集位點。
· 原理:切片涂基質→激光逐點掃描→分子電離→質譜檢測→生成二維分布熱圖。
· 分辨率:5–50 μm(近單細胞);覆蓋:500–2000 種代謝物 / 脂質。
· 優點:靈敏度高、定量穩、適配冷凍 / FFPE;適合腫瘤、神經組織、藥物分布。
· 原理:帶電溶劑液滴噴射切片表面→萃取并電離分子→質譜檢測。
· 分辨率:20–100 μm;覆蓋:中高極性代謝物、藥物。
· 優點:前處理極簡、常壓操作、不破壞組織;適合新鮮 / 冷凍組織、活體成像。
· 分辨率:1–5 μm(亞細胞);覆蓋:小分子、元素、脂質。
· 優點:無基質、超高分辨、可測元素;缺點:覆蓋低、定量差、儀器昂貴。
· 在 DESI 基礎上加氣流輔助,靈敏度提升 10–100 倍,可測低豐度神經遞質、激素。
· 搭配 Orbitrap,高質量精度、可精準鑒定代謝物。
1. 樣本制備:新鮮組織→速凍→5–10 μm 冰凍切片(FFPE 需脫蠟)。
2. 基質噴涂:均勻噴基質(如 DHB),形成共結晶。
3. 質譜掃描:激光按網格逐點轟擊→每個像素采集一張質譜圖。
4. 數據處理:峰提取→代謝物鑒定(數據庫匹配)→空間熱圖生成(與 HE 染色疊加)。
5. 多組學整合:與空間轉錄組 / 蛋白組配準,構建 “基因 - 蛋白 - 代謝物" 空間調控網絡。
· 代謝異質性:區分腫瘤中心(高糖酵解)、邊緣(高脂質)、壞死區(低代謝)。
· 邊界精準判定:手術切緣代謝標志物,指導精準切除。
· 免疫微環境:T 細胞 / 巨噬細胞代謝(如乳酸、ATP)空間分布,解析免疫抑制機制。
· 耐藥靶點:耐藥亞群te有代謝物(如gu胱甘肽),指導代謝靶向藥。
· 原位分布:小分子藥物 / 抗體偶聯藥物(ADC)在腫瘤、器官的富集位點。
· 藥代動力學:吸收、分布、代謝、排泄(ADME)的空間動態。
· 藥效評價:藥物誘導的代謝重編程(如凋亡、氧化應激)空間可視化。
· 腦代謝圖譜:神經元、膠質細胞、突觸的代謝物(如gu氨酸、GABA)分布。
· 疾病機制:阿爾茨海默病(Aβ 斑塊周邊高氧化脂質)、帕金森病(路易小體代謝特征)。
· 胚胎發育:器官發生的代謝軌跡(如心臟、肝臟分化)。
· 代謝疾病:糖尿病視網膜病變(玻璃體 / 脈絡膜代謝異常)、脂肪肝(脂滴分布)。
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