APS 综述︱果德安/吴婉莹团队聚焦天然药物研发中异质性空间分布评述质谱成像技术的作用及研究进展

撰文︱侯晋军，刘雅文

责编︱王思珍，方以一

编辑︱王如华

天然产物（Natural products，NPs）及其结构类似物是创新药物开发的主要来源[1]。然而，目前无论是在发现NPs方面，还是临床前对其进行药物评价方面都存在异质性空间分析的盲区，限制了天然药物来源的新药研发[2, 3]。

NPs在植物或微生物中的异质性空间分布[4]可为药物发现提供有价值的信息，而NPs在体内，尤其疾病状态下的空间分布异质性信息，能够更好的评价药物的有效性、毒性及其制剂等信息。

目前许多分子成像技术已被应用于空间异质性分析研究，例如正电子发射断层扫描、单光子发射计算机断层扫描、磁共振成像、计算机断层扫描、荧光成像和拉曼成像等[5]。但很少有分子成像技术能够在无标记的基础上同时检测数千种化合物。质谱成像（Mass spectrometry imaging，MSI），不仅可以同时检测数千种化合物，且无需标记，还能够提供研究样品中分子的空间分布信息[6, 7]。在过去的二十年中，随着MSI方法逐渐改进和多样化，促进了NPs在植物、微生物以及体内研究中的各种应用的发展[8-11]。

因此，MSI作为一种强大的可视化分析技术，可以原位发现独特空间分布的微量NPs，原位探索候选药物新的靶向器官，在空间异质性的器官/组织内部指导药物的制剂设计；并通过在无标记的基础上提供数千个分子的高空间分辨率原位信息来揭示药物的新机制，有利于从NPs进行更好的新药研发(图1)。

图1 质谱成像通过可视化药用植物和体内的分子空间异质空间分布促进NPs的发现及其临床前研究

（图源：Hou JJ, et al., Acta Pharmacol Sin, 2022）

2022年10月13日，中国科学院上海药物研究所果德安/吴婉莹课题组在Acta Pharmacologica Sinica（APS）上发表了题为“Mass spectrometry imaging: new eyes on natural products for drug research and development”的综述文章。中国科学院上海药物研究所侯晋军高级工程师为该文章的第一作者，果德安研究员和吴婉莹研究员为通讯作者。作者从药物研发角度总结了质谱成像技术在天然产物体外和体内异质性分布研究中的应用。希望MSI技术能够在天然药物新药开发方面提供突破，并对质谱成像技术在新药研发方面的未来发展进行了展望。

第一部分  MSI可以通过可视化NPs在药用植物中的异质性分布来促进NPs的发现


NPs主要来自于药用植物/微生物的次级代谢物和一些初级代谢物，NPs在药用植物中的分布通常是异质性的。通过MSI技术，可以直观地看到初级和次级代谢物，研究其在药用植物中的空间分布异质性，有利于更好地发现新型NPs用于新药开发。首先MSI有助于更好的了解NPs的富集部位，利于优化其提取方法[12]。天然成分在药用植物体内呈异质性分布与其药用植物组织空间结构有关系。传统分析方法只能对药用植物的根、茎、叶等不同部位中的成分进行分析，难以解析成分分布与微观组织结构的关系。质谱成像技术具有无标记、高空间分辨率的优势，使得可以对药用植物中的天然成分的空间分布进行分析，获得其在微观组织的分布特点，从而为天然成分的提取提供依据。近五年来采用质谱成像技术已经对多种药用植物进行了研究，包括穗花牡荆、银杏、贯叶金丝桃、沉香、姜黄、长春花、丹参、北美檫树、牡丹、芍药、三七、黄皮、人参、枸杞子、何首乌、桃仁、苦杏仁和郁李仁等。第二，MSI有助于更好的了解NPs生物转化过程，利于提高NPs含量[13]。天然成分的产生一方面来自其生物合成过程，一方面来自于周围环境与药用植物的相互作用，对此两个环节的认知，有助于找到提高天然成分含量的方法。质谱成像在探索上述两个方面均能发挥较好的作用。第三，MSI有助于直接发现新的天然成分[14]。有些天然成分有可能通过质谱成像技术发现，却有可能被传统LC-MS技术忽略。这主要是由于在粉碎提取后，这些成分会被大量高丰度成分淹没或发生变化；而通过直接原位分析组织切片样本，则有可能由于其在组织局部的聚集，从而导致新的成分被检测和发现。MSI在上述三方面的研究，为更好理解药用植物中NPs的生成过程、发现新的NPs并最终获得NPs提供了直观的分析手段(图2)。

图2 质谱成像在药用植物/微生物天然产物发现中的应用

（图源：Hou JJ, et al., APS, 2022）

第二部分  MSI可以通过可视化体内异质性NPs的空间分布来促进药物研发

从药用植物/微生物中获得具有生物活性的NPs后，基于以下三个方面，可以应用MSI技术来促进临床前研究[15]：第一，在吸收、分布、代谢和排泄（Absorption, distribution, metabolism and excretion, ADME）和药代动力-药效学（Pharmacokinetic-pharmacodynamic, PK-PD）研究中，MSI可以提供化合物的直接空间分布，便于对NPs及其ADME特性进行更直观的空间异质性分析。同时，可以建立NPs与原位内源性药效生物标志物之间的空间关联性(图3)。在药物开发中，确定药物的体内ADME对于确定其成药性至关重要。各种分子成像技术，包括放射性标记、磁共振成像、荧光成像和拉曼成像，已被用于研究药物的组织分布[16]。然而，MSI技术在空间分辨率，化学信息提供及非标记方面具有独特优势[17]。首先，质谱成像技术能非标记地直观提供药物体内的空间异质性信息。这已被应用于许多NPs的体内分布异质性研究,例如腺苷类YZG330/ YZG331，粉防己碱，紫杉醇、缝子嗪甲醚、灯盏花素、钩藤7个四环吲哚生物碱等。MSI还能够直观提供药物吸收的空间过程，解决传统分析方法难以观察的过程。药物的皮肤吸收[18-20]和肠道吸收[21, 22]是研究药物体内吸收的主要环节，采用质谱成像技术可以直观提供药物皮肤和肠道吸收的深度和程度。此外MSI可以直观同时提供多个代谢物的空间分布信息并同时提供药物的相关药效标志物的空间关联性。MSI的无标记的优势使得该技术不仅能高空间分辨率地可视化NPs及其代谢物的空间分布特点，而且可以同时观测药物干预后的体内内源性药效标志物的时空变化。第二，“治疗异质性”是药物作用的特点[23]，在药效和安全性评价和预测研究中，MSI技术能够促进NPs药效和毒性分析的精准性和预测性(图4)。首先，对药物在靶器官分布的空间异质性分析，可以更好地理解药物的药效异质性。其次，当药物不能良好的在靶标处分布，则会降低药物的疗效，而这在传统组织分布中很难观察到。而药物在体内富集分布的器官，必然与其药效或毒性有必然联系。随着MSI的广泛应用及其空间分辨率和灵敏度的提高，根据质谱成像分析的结果预测天然药物潜在的药效或毒性靶器官成为可能。第三， MSI能够提供NPs修饰、制剂优化和纳米材料选择的合理性。NPs通过化学修饰、制剂优化或选择合适的纳米材料，可以有效的提高药物的靶向性。MSI能够利用其直观分析的特点，直观展示优化后药物的靶向分布，为优化提供直观证据。此外，随着金属纳米材料在药物制剂开发中的扮演者越来越重要的作用，对其在体内分布的关注也更加重视。由于金属纳米材料自身的特性，在基于激光的质谱成像平台下，金属纳米材料有特征的质谱信号，可以用于对其监测，并进行空间分布的分析[23, 24]。

图3 质谱成像在药物开发ADME和PK-PD研究中的应用

（图源：Hou JJ, et al., APS, 2022）

图4 质谱成像在药物疗效和毒性分析的准确性、可预测性以及化学修饰和剂型设计中的应用

（图源：Hou JJ, et al., APS, 2022）

三、 影响MSI的主要因素

MSI技术为NPs的研究和开发增加了新的空间维度分析工具，但获得理想的分析结果需要处理好以下问题或者进行优化。首先，MSI两种分析模式决定分析方法的选择方向。对于发现模式研究，通过探索元素、小分子、肽、蛋白或N-聚糖等成分[25, 30]的未知空间分布，提出科学假设，进一步与其他技术相结合阐明科学问题。该研究模式需要充分认知不同样本处理方法，不同离子源和质谱仪器的选择，均可影响所观察到的空间分布特点和成分类型种类，即“所见未全”；对于验证模式研究，是基于已有研究分布规律，更好地可视化展示未见的空间分布，与其它技术相互印证。该研究模式需针对目标成分特点合理选择并优化样本处理和离子源参数，以获得最佳的成像灵敏度和空间分辨率，即“见所未见”。此外，在进行定量分布分析时，还应考虑原位基质效应[31]。其次，样本处理方法是MSI的关键环节。样本处理在多个质谱成像综述中均反复提及其重要性，有些甚至有专门的综述[32, 33]。质谱成像样本处理至少包括以下五个方面：1）组织类型选择；2）切片获得方法；3）切片的处理方法；4）切片是否衍生化和衍生化方法[34, 35]；5）针对需要基质辅助的离子源中基质的选择和喷涂方法。再次，离子源选择是MSI的核心。MSI所用的核心部件是原位离子源。目前根据原位提取和离子化的原理可以分为三大类离子源：基于激光（UV或IR）的离子源；基于纳喷雾的离子源和基于离子束的离子源。此外，离子淌度为MSI增加了分离维度，质谱仪器匹配以及空间分辨率、质谱分辨率、灵敏度和数据采集时间的平衡对分析的影响也不容忽视。

四、 总结与展望

MSI作为一种强大的可视化分析技术，以其无标记地展示上千分子在组织空间的分布对NPs的研究及其对疾病干预的认知起到独特的作用。随着MSI的发展，其在以下四个方面将有更令人期待的创新应用：第一，随着质谱成像仪器平台的发展，采集像素分辨率和采集速度的提高，将使单细胞和亚细胞级的质谱成像分析更加易于实现，将能更好的与现有生物领域的研究结果相结合；第二，随着其它空间组学技术的发展，尤其空间转录组学向单细胞分辨率的提高，二者的结合将为时空分辨的研究提供更强大的分析手段；第三，随着超高分辨质谱成像与代谢流技术的深度结合，将更好的研究体内代谢在空间维度的动态变化。第四，质谱成像分析公共数据库建立和数据挖掘的应用，将促进质谱成像技术的广泛应用。MSI在上述四方面的发展，将为深入开发和研究NPs提供强大的时空分析手段。

但是MSI作为一种有损分析，必须在组织切片上进行分析，使得难以实时分析在活体组织中分子的动态分布。而实现对植物和动物内部所有分子的实时可视化分析可能是人类的梦想之一，但这正是引领技术前进的第一推动力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41401-022-00990-8

以下内容为果德安/吴婉莹团队关于质谱成像相关最新研究成果简述：

该团队创新解吸电喷雾电离(DESI)质谱成像技术，针对质谱成像技术在中药研究种的应用开发了系列分析方法和技术：开发富含油脂类种仁切片制备技术并结合离子淌度分析技术，用于发现中药种仁类中药中脂质类成分的独特空间分布规律；开发基于DESI的定量质谱成像技术，用于定量研究中药钩藤中7种主要吲哚类生物碱的不同脑区的分布规律；开发基于信息熵和对比度为指标的评价指标方法，用于质谱成像高光谱数据的客观评价。

2022年3月1日，该团队在Food Chemistry（2022 IF= 9.231）上发表了“Spatial lipidomics of eight edible nuts by desorption electrospray ionization with ion mobility mass spectrometry imaging”的研究论文，高级工程师侯晋军与助理研究员张子佳为共同第一作者。该研究采用正负离子模式下的解吸电喷雾电离(DESI)结合离子淌度-四极杆-飞行时间质谱成像技术分析，研究了3种种仁类中药（桃仁，苦杏仁和郁李仁）和6种食用坚果（巴旦木、榛子、腰果、核桃、花生）中脂质类成分的空间分布。首次在富含油脂的种仁类组织切片中直接观察到脂质分布，包括是甘油脂、甘油磷脂、烷基酚酸、脂肪酸、以及寡糖和苦杏仁苷；发现了脂质类成分在坚果和种仁种的分布规律，并发现三种种仁类中药特有的分布模式。该研究表明基于解吸电喷雾电离或类似的质谱成像技术有利于从空间角度直观了解中药或食品中成分的分布规律，从而更好地深入了解其品质。

八种坚果中典型甘油脂、甘油磷脂的质谱成像分析

（图源：Hou JJ, et al., Food Chem, 2022）

2022年5月31日，该团队在Analytical and Bioanalytical Chemistry（2022 IF= 4.478）上发表了“Quantitative imaging of natural products in fine brain regions using desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging (DESI-MSI): Uncaria alkaloids as a case study”的研究论文，博士生高蕾与助理研究员张子佳为共同第一作者。该研究采用解吸电喷雾电离-四极杆-飞行时间质谱成像技术对中药钩藤中七种主要吲哚生物碱在大鼠脑组织的定量成像进行了系统研究。通过改进内标加入方法生成组织上的校准曲线，成功量化了七种生物碱在13个脑区的分布。该研究通过质谱成像技术展示了不同钩藤生物碱的脑分布特征，也为更好地了解其中枢神经系统药理活性提供了依据。

静脉注射后5分钟，对13个脑区的7种钩藤生物碱进行定量（5 mg/kg，n=3）

（图源：Gao L, et al., Anal Bioanal Chem, 2022）

2022年7月26日，该团队在Analytical Chemistry （2022 IF= 8.008）上发表了“Information Entropy-Based Strategy for the Quantitative Evaluation of Extensive Hyperspectral Images to Better Unveil Spatial Heterogeneity in Mass Spectrometry Imaging”的研究论文，博士生吴文湧与高级工程师侯晋军为共同第一作者。该研究首次采用信息熵和对比度作为评估指标来客观评估质谱成像的高光谱可视化，同时证明了不同降维算法的不同超参数设置对一维熵和对比度有不同的影响。该研究中提出一种基于信息熵和对比度组合评估的新方法，为质谱成像技术生成的高光谱图像提供了一个快速、客观的评估和优化系统。

最佳高光谱图像和空间自相关分析

（图源：Wu W, et al., Anal Chem, 2022）

通讯作者：果德安（左）；吴婉莹（右）

（照片提供自：中国科学院上海药物研究所果德安/吴婉莹课题组）

通讯作者简介（上下滑动阅读） 

果德安，中国科学院上海药物研究所研究员，博士生导师，中药现代化中心主任，兼任国家药典天然药物专委会主任委员、美国药典东亚专家委员会主席和欧洲药典委员等职；任 World J Trad Chin Med, Phytochemistry 等18个国际杂志的主编、副主编或编委。主要从事中药分析与质量标准研究。长期致力于中药分析与质量标准研究，在中药标准基础和应用研究及推动中药国际化方面取得突破和创新性成果。发表SCI论文540余篇，被SCI引用16,000余次。

吴婉莹，中国科学院上海药物研究所研究员、博士生导师，中药现代化中心副主任。兼任第十一届、十二届国家药典委员会委员，美国药典东亚专家组成员，世界中联中药分析专业委员会理事兼秘书长，SCI杂志 Phytomedicine 编委、《中草药》杂志英文版编委等职。主要致力于中药体内外分析、中药质量控制及现代中药新药研发工作。在国内外著名学术期刊发表文章114篇，其中SCI收录96篇。

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参考文献（上下滑动阅读）

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本文完