关键词:
肿瘤异质性
肿瘤微环境
空间蛋白质组学
质谱成像(MSI)
细胞互作
临床转化
摘要:
肿瘤组织呈现高度空间异质性和微环境复杂性,依靠传统转录组与蛋白质组等整体分析方法难以揭示其内部细胞互作与空间分布特征。近年来,具备空间解析能力的空间蛋白质组学方法逐渐兴起,其中非靶向技术可实现全景式检测,但灵敏度和特异性相对不足;传统靶向技术具备多重性与特异性,但受限于通量、定量精度和分辨率。因此,质谱成像技术应运而生,其代表平台包括成像质谱流式、多重离子束成像、基质辅助激光解吸电离质谱成像和二次离子质谱成像等,具备亚细胞级分辨率和多靶标同步定位能力。质谱成像平台的数据获取与分析流程主要包括肿瘤样本标准化制备、标签标记与多重染色、激光或离子束逐点成像、信号预处理、基于机器学习或深度学习的细胞分割与表型注释,以及一阶、二阶与高阶空间结构分析等。大量临床研究表明,质谱成像技术可揭示免疫细胞、肿瘤细胞与基质细胞之间的空间.互作模式,识别与预后或治疗反应相关的空间微域,并为肿瘤空间标志物的发现和疗效评估提供依据,从而助力精准治疗策略优化。未来,需要优化高通量采集流程、整合多平台空间组学数据、联用动态时空成像技术,并构建人工智能驱动的统一分析框架,实现肿瘤微环境的多模态检测,进一步推动临床应用转化。