01研究背景

外科手術是口腔癌患者的治療方法。對切除標本進行組織學處理后，再由病理學家對腫瘤細胞與切除邊緣之間的距離進行細致的顯微評估后，才能評估手術是否徹底，這可能需要幾天到幾周的時間才能得出報告。盡管可以通過冰凍切片或其他方法評估切除邊緣，但要在保留口腔癌患者功能的情況下達到根治性的腫瘤切除，術中的決策仍然具有挑戰(zhàn)性。電外科蒸汽快速蒸發(fā)電離質譜（REIMS）可對正常的腫瘤組織進行實時分類。然而，口腔鱗狀細胞癌（OSCC）的浸潤性侵襲模式對REIMS檢測低量腫瘤細胞的能力構成了挑戰(zhàn)。作者首次評估了REIMS的敏感性來確定在口腔癌手術中檢測到的腫瘤細胞的最小數量。

 

02前言

研究共包括11名OSCC患者，基于5名患者的185個REIMS體外代謝圖譜的組織分類與組織病理學分類使用多變量分析和離開一個病人的交叉驗證進行比較。基于電噴霧電離－質譜成像（DESI-MSI）的空間代謝組技術被用于檢測六個口腔切片的組織異質性，來評估REIMS的結果。用一種基于細胞的檢測新方法評估了REIMS的敏感性，該方法由細胞系的混合物（腫瘤、肌細胞、角質細胞）組成。作者描述了REIMS對腫瘤和軟組織的分類的成果，準確率為96.8%。REIMS檢測到，10%的腫瘤細胞與90%的肌細胞混合，靈敏度為83%，特異性為82%�？傊�，用DESI-MSI評估組織的異質性和用細胞混合物評估REIMS的敏感性，這兩種方法為口腔癌手術期間體內組織的識別提供了特征代謝譜。

03研究思路

 

04研究方法

 

研究材料：

（1）組織樣本： 11名計劃進行OSCC的手術切除的患者

（2）體內和體外的REIMS組織分析

（3）DESI-MSI組織切片分析：負電離模式，質量范圍：m/z 100-1500，像素大小：30 × 30 微米，病理學家選擇的組織學區(qū)域內，將六個相鄰的像素點結合起來，生成空間代謝圖譜，以研究組織的異質性。

（4）細胞顆粒的制備和REIMS細胞顆粒分析：角質細胞代表黏膜，肌細胞代表肌肉，OSCC細胞系代表腫瘤。每一類三個生物重復。

 

研究技術：

(1) 電外科蒸汽快速蒸發(fā)電離質譜REIMS

(2) 電噴霧電離－質譜成像DESI-MSI（空間代謝組技術）

 

05研究結果

1. 體外REIMS分析建立組織分類器

作者利用電外科蒸汽的體外REIMS分析，在5名患者提供的口腔組織上建立了185個組織特異性代謝圖譜庫，并達到了96.8%的交叉驗證準確率（圖1A）。在用針狀電極進行REIMS分析時，組織采樣導致了組織缺失的產生。這些組織缺失在供病理學家檢查的組織切片上表現(xiàn)為不同直徑的圓孔（約1—1.5毫米）。在PCA評分圖中，腫瘤和軟組織的輪廓沿著PC1軸明顯分開（圖1B）。軟組織（如肌肉、脂肪）和腫瘤的代表性代謝輪廓顯示出獨特的輪廓（圖1C,D），并與體內的代謝輪廓相似（圖1E）。

 

圖1 舌頭組織的電外科蒸汽的REIMS分析

 

2. DESI-MSI分析評估口腔組織的代謝 "熱點"

作者使用DESI-MSI來研究組織學特征，這些特征可能從針式電取樣方法中遺漏，可能會影響代謝輪廓的差異。分類結果（圖2A,B）、PCA（圖2C）顯示，神經代謝譜與肌肉和腫瘤代謝譜明顯不同。

 

圖2  通過DESI-MSI檢測口腔組織中不同的神經代謝情況

 

3. 通過DESI-MSI分析口腔組織中的腫瘤代謝標志物

作者利用DESI-MSI尋找反映OSCC代謝異質性的標志物。OSCC可以呈現(xiàn)不同程度地分化和角質化。探討了與鱗狀上皮成熟有關的代謝變化（在增生的正�？谇徽衬け趁妫�，與OSCC鱗狀分化和角質化有關的代謝變化（在逐漸分化的OSCC中）。作者篩選了可判別基底/棘層（即正常黏膜的基底/尖層）變化的質量特征。最明顯的黏膜內代謝轉變是從定位于基底側的醚－磷脂酰到主要定位于頂端的膽固醇硫酸鹽（圖3A,B）。這種代謝轉變在顯示中央角質化特征的OSCC（圖3C,D）中也被觀察到。這些代謝物在基底層OSCC的非角化和角化部分的異質性分布（圖3E）。只有m/z 698.5分布在刺狀OSCC的中央部分（圖3F）。膽固醇硫酸鹽在腫瘤中央疤痕和角質化部分很強烈，但醚－磷脂酰在浸潤增生的腫瘤邊界很強烈（圖3E，F(xiàn)）。

 

圖3  DESI-MSI獲得OSCC分化的常見代謝標志物

 

4. 測量細胞顆粒中的代謝概況評估REIMS的靈敏度

OSCC切除邊緣可能存在的腫瘤衛(wèi)星對REIMS技術的敏感性提出了挑戰(zhàn)。為了評估這種敏感性，作者用細胞系混合物來表示口腔組織環(huán)境：角質細胞代表黏膜，肌細胞代表肌肉，OSCC細胞系代表腫瘤。這些代謝圖譜被正確識別，達到了95%的交叉驗證準確率（圖4A）。總共336個REIMS代謝輪廓被用來建立一個有兩個類別的模型：腫瘤和肌肉，模型的正確率為79.8%。作者用這個分類結果建立了ROC曲線，以更詳細地評估靈敏度（圖5）。當混合肌細胞時，REIMS方法能夠以10%的比例檢測腫瘤細胞，真實陽性率為83%。

 

圖4 通過測量細胞顆粒產生的電外科蒸汽，評估REIMS的靈敏度

 

圖5 REIMS敏感性的ROC曲線

06研究結論

在體外收集的REIMS代謝圖譜可以高度準確地預測手術切除期間的口腔癌組織病理學結果。作者使用一種基于評估細胞混合物的新方法確定了REIMS技術的敏感性。DESI-MSI可視化了與腫瘤異質性相關的代謝和腫瘤特異性標志物。在檢測切除邊緣的OSCC細胞時，未來與術中診斷有關的研究將受益于這些創(chuàng)新的定量策略，以評估基于實時質譜的代謝分析技術的敏感性。結合REIMS和DESI-MSI數據可以評估組織異質性、識別和靶向特定代謝腫瘤標志物的前提條件，可以改善手術中的腫瘤檢測情況。

 

文章推薦

空間代謝組質譜成像技術可以對腫瘤臨床手術效果進行快速評估，可將腫瘤異質性相關代謝物和腫瘤特異性標志物可視化。作者創(chuàng)新性地用兩種方法評估了REIMS的敏感性，這種新方法對其他的癌種的手術切除技術提供了新的評估思路。

 

參考文獻

PMID: 35503862 DOI: 10.1021/acs.analchem.1c03583

 

文末看點｜lumingbio

 

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