从基础研究到临床应用：单细胞质谱成像技术发展趋势

随着单细胞研究的持续深入，单细胞质谱成像技术正日益成为辅助解锁生物复杂性的重要工具。这项技术能够在单细胞水平上进行分子的空间定位和分析，为揭示细胞异质性及其在疾病发生和发展中的机制提供了强有力的检测手段。回顾自2022年以来的研究成果可以发现，科研人员愈加专注于质谱成像空间多组学的研究以及多模态分析上，为生命科学研究带来了新的突破。

空间多组学是一个新兴的全息研究领域，它能够定位组织和细胞中的小分子。质谱成像（MSI）以其无标记、非靶向、高灵敏度、高质量分辨率和高空间分辨率等特点，被公认为是分析复杂样品中元素和分子位置的强大工具。 当MSI 与空间多组学相结合，能够产生大量可视化信息，将多个生物学组学数据从点扩展到面，从而更全面地揭示生命活动。

新方法的开发进一步揭示细胞异质性

中国医学科学院药物研究所贺玖明研究员等人提出了基于质谱成像的空间代谢组学和脂质组学与基于微阵列的空间转录组学的整合，以分层方式可视化同一胃癌样本中肿瘤内代谢异质性和细胞代谢相互作用，在系统水平上改变了对癌症代谢的理解，该成果于2023年已发表在Nature Communications上。另外，还有多个研究团队提出了新的单细胞质谱成像方法，如¹³C-SpaceM方法用于对葡萄糖依赖性新生脂肪生成进行空间单细胞同位素追踪；针对CD19+淋巴细胞的单细胞MALDI TOF MSI方法等为研究细胞代谢途径提供了更加多样化和精确的技术。此外，美国伊利诺伊大学芝加哥分校的Ruixuan Gao团队开发的凝胶辅助质谱成像（GAMSI）将现有MALDI-MSI的空间分辨率提高3-6倍，达到亚微米级，为探测单个细胞内微量元素、代谢物、蛋白质等关键分子提供了新方法。

多模态成像与纳米材料的突破

多模态成像技术的融合成为单细胞质谱成像研究的一大亮点。通过将质谱成像与荧光成像、电子显微镜等技术结合，科研人员能够从多个维度获取单细胞的详细信息，增强了对细胞内部复杂环境的理解。例如，威斯康星大学麦迪逊分校李灵军教授团队在2023年发表了利用离子迁移率分离与双极性电离质谱成像（MSI）这种集成的多模态技术对单细胞脂质体进行高通量原位分析。还有研究结合MALDI-MSI和荧光原位杂交的相关成像方法，以识别和定位微生物细胞。而将拉曼光谱（RSI ）成像和MALDI-MSI结合起来，能有效整合从同一样本的 RSI 和 MALDI MSI 中获取的分子信息，这将推动细胞生物学、生物医学和病理学的发现，并推进组织学的发展。还有解吸电喷雾电离质谱成像（DESI-MSI）与传统组织学染色相结合等等，这些新技术的开发整合显著提升了空间分辨率和单细胞水平的分析能力，为单细胞研究提供了更强大的工具。另外，纳米材料所具有的特殊物理和化学性质，在生物医学和治疗学领域也显示出巨大的潜力。中国科学技术大学潘洋教授团队利用自行研发的解吸电喷雾电离/二次光电离（DESI/PI）质谱成像平台结合多孔聚四氟乙烯印迹技术，实现对多种植物叶片中代谢物的空间成像。杭纬教授团队则基于纳米激光探针（NLP）的MSI技术来观察单细胞内的二氧化钛纳米粒子。

从技术到临床疾病方面的研究

MSI技术不仅在基础研究中取得了进展，还在疾病研究领域展现了其广阔的应用前景。特别是在癌症等复杂疾病(如慢性淋巴细胞白血病、乳腺癌等)的研究中，MSI提供了新的思路和方法。例如，MALDI-MSI技术已被用于衰老成纤维细胞的脂质和蛋白质单细胞分析，帮助科学家深入理解细胞衰老过程。而在乳腺癌研究中，MSI技术揭示了不同细胞系在单细胞和亚细胞水平上分子特征的差异，为癌症的早期诊断和个性化治疗提供了新方向。中国科学院深圳先进技术研究院赵超老师所在团队基于质谱流式和空间多组学的研究手段进行了肿瘤演进分析。另外，除临床疾病的研究外，中药材的代谢途径分析研究也是不可或缺的一部分。中国药科大学李彬老师就长期致力于质谱成像新技术和新方法的开发与应用，以此研究活性次生代谢产物在各类生物组织中的空间分布特征，旨在去发现中药药效物质以及作用机制。

高通量与高分辨率技术的崛起

MSI技术的发展不仅体现在分析深度的提升，还体现在分析效率的提高上。高通量与高空间分辨率的质谱成像方法，如傅立叶变换质谱成像（MSI）与单细胞分析结合可以绘制和分析生物样本和单细胞中成百上千个分子的图谱；还有研究通过研磨光纤制成的微光导纤维实现对亚细胞空间分辨率的 MSI，该技术可适用于大多数基于激光的质谱分析方法中。香港浸会大学王佳宁老师的团队同样致力于对亚细胞分辨MALDI质谱成像方面的研究。那么高通量分析所获得的数据应该如何有效的处理，使研究成果得到充分的体现？深度学习技术的兴起就为处理和解析大规模质谱数据提供了新的可能性。例如，Nature Methods上发表的一项研究开发了一种创新的实验与计算相结合的方法，旨在通过深度学习技术加速高质量质谱成像数据的处理和分析。该框架可将高分辨率质谱加速15倍、可创建三维分子分布以及可将细胞特异性质谱拟合到三维数据集从而更全面的对数据进行分析，对研究结果进行呈现。

多种仪器方案助力研究推进

随着技术的不断发展，越来越多的厂商提供了关于质谱成像的相关仪器和解决方案。例如，布鲁克、沃特世、岛津、科瑞恩特等公司提供了多种类型的质谱成像仪和行业应用方案，以满足不同研究领域的需求。以下是收录在仪器信息网行业应用中关于质谱成像的行业应用方案部分清单：

单细胞质谱成像技术在过去三年中的诸多令人瞩目的成就不仅在技术上取得了突破，也在应用层面上展现出巨大的潜力。我们有理由相信，单细胞质谱成像将在未来的生物医学领域中扮演更加重要的角色，为人类健康和生命科学研究提供更加精准和有效的工具。

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