Name: 代谢组学和利皮多米分析脑肿瘤的现场采样与提取 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-05-31T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: 学习使用固相微萃取技术从脑肿瘤中提取代谢物和脂质，用于胶质瘤和脑膜瘤的快速术中诊断。该方法支持生物标志物发现，并可提高肿瘤特征分析的准确性。

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

本研究由波兰国家科学中心资助，项目编号为Harmonia 2015/18/M/ST4/00059。作者感谢德国达姆施塔特默克股份公司（Merck KGaA）旗下的MilliporeSigma公司为本研究提供了固相微萃取（SPME）装置。默克公司在生命科学领域于美国和加拿大以MilliporeSigma名义运营。此外，作者感谢赛默飞世尔科技公司（Thermo Fisher Scientific）提供Q-Exactive Focus轨道阱质谱仪的使用权限。
作者贡献：JB：脂质组学部分的样品制备和液相色谱-质谱（LC-MS）参数优化，固相微萃取-液相色谱-质谱（SPME-LC-MS）实验操作，数据分析、统计分析与结果解读，以及相关稿件撰写；PZG：协调并完成医院内大部分采样工作，采样及样品制备参数的优化，SPME-LC-MS实验操作，数据分析、统计分析与结果解读，以及代谢组学部分的稿件撰写；MG：协助脂质组学部分的样品制备、LC-MS方法及数据分析的优化；KG：共同完成SPME采样，优化采样与样品制备流程，开展代谢组学相关的SPME-LC-MS分析；KC：在医院内完成多次SPME采样，协助代谢组学相关的采样、样品制备及数据分析优化；KJ：在医院内完成多次SPME采样，协助脂质组学分析；DP：实施外科手术操作，患者招募；JF：实施外科手术操作，患者招募；MH：实施外科手术操作，协调研究的临床部分；BB：项目总体构思、协调与监督，稿件撰写，以及完成若干次采样工作

本研究已获得托伦哥白尼大学比得哥什医学院伦理委员会批准（编号 KB 628/2015）。请务必始终穿戴实验服及所有必要的个人安全防护装备，例如（但不限于）防护手套和护目镜。切勿触碰固相微萃取（SPME）探针的萃取相。
1. SPME 装置的准备
<ol>
	<li>分别使用混合模式和C18涂层的探针（纤维）进行代谢组学和脂质组学分析。采集两组样品，一组用于代谢组学，另一组用于脂质组学。</li>
	<li>通过修剪固相微萃取（SPME）探针，将探针涂层调整至最佳长度。在本研究中，选定的涂层长度为7 mm。根据所研究肿瘤的大小选择纤维长度，确保整个吸附剂部分可完全浸入肿瘤组织中（图1）。</li>
	<li>在萃取前，将探针涂层浸入甲醇:水（50:50 v/v）混合溶液中，活化至少1小时。将纤维置于含有活化溶液的小瓶中，运输至采样现场（如医院）。</li>
</ol>
2. 样本采集流程
<ol>
	<li>在进行固相微萃取（SPME）前，不得以任何方式清洗或预处理肿瘤组织。</li>
	<li>在肿瘤切除后应尽快开始取样（本研究中为2分钟内）。 
	注意：根据特定医疗机构的现场设置（研究人员工作区与手术台之间的距离）调整时间，并在整个研究过程中保持一致。尽量缩短肿瘤切除与提取开始之间的时间间隔，对于捕获在组织血流中断后易降解的不稳定代谢物至关重要。</li>
	<li>在室温下进行取样。或者，在提取过程中将样品置于冰上。无论采用哪种方式，整组样品均需保持相同的条件。</li>
	<li>从试剂瓶中取出探针。</li>
	<li>用液相色谱-质谱（LC/MS）级水浸泡纤维5秒进行清洗。在插入纤维之前，切勿让吸附剂干燥，以确保数据具有良好的重现性。</li>
	<li>将纤维尽可能远地插入脑肿瘤组织中，确保整个萃取相均位于肿瘤内部。 
	注意：建议进行重复提取，以确定肿瘤的异质性（图2每个样本建议设置三个重复。</li>
	<li>将探针在组织中放置30分钟（用计时器计时）。</li>
	<li>使用空白对照以消除由非肿瘤样本来源的干扰物所引起的误差。为获得空白对照，将萃取纤维按照上述相同的分析流程处理，但省略采样步骤（即不插入组织或其他任何样品/基质中）。在数据处理阶段，将从这些纤维中提取到的分析物汇总为一个“排除列表”，用于剔除来源于溶剂或纤维制备过程中的污染物信号。建议至少使用3个空白对照重复。 
	注意：为检测污染风险，有必要对可能带来污染的手套、台面、仪器或其他表面进行取样。在此类情况下，纤维前处理、提取时间及解吸程序均与样品相同。</li>
	<li>在提取过程中，对用于存放提取后探针的样品瓶进行标记。</li>
	<li>30分钟后，将纤维从脑肿瘤中取出。</li>
	<li>将纤维浸入液相色谱/质谱级水中，用水清洗3秒，以去除探针上残留的血液或细胞碎片，确保最终提取物仅包含小分子。不建议延长清洗步骤，以免导致极性化合物丢失。</li>
	<li>将纤维的非涂层端从底部刺入高效液相色谱（HPLC）小瓶盖的预切隔垫中，以固定纤维。</li>
	<li>将固定在帽盖中的纤维分别放入不同的高效液相色谱小瓶中，并置于选定的运输容器内。</li>
	<li>对专用于空白对照的纤维执行步骤 2.11–2.13。</li>
</ol>
3. 运输与储存
注意：样本运输有多种可选方式。建议使用液氮杜瓦瓶或装有干冰的聚苯乙烯盒进行运输；也可使用冰袋进行即时且快速的运输。
<ol>
	<li>将装有纤维的样品瓶放入运输容器中。</li>
	<li>到达实验室后，立即将装有固相微萃取（SPME）纤维的样品瓶置于 -80 °C 或 -30 °C 冰箱中。在 -30 °C 下储存时间不得超过 3 年，在 -80 °C 下储存时间不得超过 5 年。</li>
</ol>
4. 代谢组学分析的样品制备
注意：此步骤仅可在实验所需的所有样本采集完成后进行一次。
<ol>
	<li>在仪器分析前，配制解吸溶剂混合液：乙腈:水 80:20 v/v。</li>
	<li>从冰箱中取出含有混合模式纤维的样品瓶。这些纤维用于代谢组学分析。</li>
	<li>标记将用于解吸的样品瓶。</li>
	<li>将300 μL解吸溶液（步骤4.1中配制）移入置于2 mL样品瓶中的玻璃插件内。</li>
	<li>将每根纤维分别放入不同的插件中，通过将涂层完全浸入解吸溶剂中，并在1,200 rpm转速下涡旋振荡120分钟，完成解吸过程。</li>
	<li>120分钟后（解吸完成后），取下带有探针的瓶盖。</li>
	<li>通过混合样品集中每份样品各10 μL制备质量控制（QC）样品。样品集的大小取决于实验设计。重要的是将所有样品作为同一批次进行分析。</li>
	<li>用新的瓶盖密封样品瓶。</li>
	<li>将样品瓶放入液相色谱高分辨质谱仪（LC-HRMS）的自动进样器（4 °C）中，然后进入步骤5。 
	注意：包括空白对照在内的样品进样顺序应随机化。每分析8–10个样品后注入一次QC样品，以监测仪器的稳定性。</li>
</ol>
5. 使用反相液相色谱与高分辨质谱进行代谢组学分析（RPLC-HRMS 分析）
<ol>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及正离子化模式。 
	注意：本研究中正离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 80–1000；分辨率：70 000；采用AGC（1,000,000个离子）进行数据采集；注入C-阱时间：自动；喷雾电压：1.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：25 V；锥孔电压：15 V；毛细管温度：300 °C；鞘气：40 a.u.；辅助气：15 a.u.；辅助气加热器温度：300 °C。该色谱方法改编自Vuckovic等人的研究7。进样体积：10 μL。</li>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及负离子化模式。 
	注意：本研究中负离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 80–1000；分辨率：70 000；采用AGC（1,000,000个离子）进行数据采集；注入C-阱时间：自动；喷雾电压：2.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：-25 V；锥孔电压：-15 V；毛细管温度：256 °C；鞘气：48 a.u.；辅助气：11 a.u.；辅助气加热器温度：413 °C。该色谱方法引自Vuckovic等人的研究7。进样体积：10 μL。</li>
	<li>按照仪器制造商的建议对仪器进行校准。 
	注意：在本研究中，每48小时使用外部校准对仪器进行一次校准，使质量准确度达到&lt;2 ppm。</li>
	<li>点击控制仪器的软件中的开始按钮，启动分析。</li>
	<li>分析完成后，将反相液相色谱（RPLC）柱更换为亲水相互作用液相色谱（HILIC）柱，更换流动相，然后进入步骤6。</li>
</ol>
6. 使用亲水相互作用液相色谱与高分辨质谱进行代谢组学分析（HILIC-HRMS 分析）
<ol>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及正离子化模式。 
	注意：本研究中正离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 80-1000；分辨率：70 000；采用自动增益控制（AGC）进行采集（1,000,000 个离子）；注入C-阱时间：自动；喷雾电压：1.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：25 V；锥孔电压：15 V；鞘气：60 a.u.；辅助气：40 a.u.；辅助气加热器温度：425 ˚C；毛细管温度：325 ˚C。色谱方法参考自 Vuckovic 等人7。进样体积：10 μL。</li>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及负离子化模式。 
	注意：本研究中负离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 80-1000；分辨率：70 000；采用自动增益控制（AGC）进行采集（1,000,000 个离子）；注入C-阱时间：自动；喷雾电压：1.3 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：-25 V；锥孔电压：-15 V；毛细管温度：263 ˚C；鞘气：60 a.u.；辅助气：30 a.u.；辅助气加热器温度：425 °C。色谱方法参考自 Vuckovic 等人7。进样体积：10 μL。</li>
	<li>按照仪器制造商的建议对仪器进行校准。 
	注意：在本研究中，每48小时使用外部校准对仪器进行一次校准，使质量准确度达到<2 ppm。</li>
	<li>点击控制仪器的软件中的 开始 按钮以启动分析。</li>
</ol>
7. 脂质组学分析的样品制备
注意：此步骤仅可在实验所需的所有样本收集完毕后执行一次。
<ol>
	<li>开始分析前，配制解吸溶剂混合液：异丙醇:甲醇 50:50 v/v。</li>
	<li>从冰箱中取出专用于脂质组学分析的C18萃取纤维管。</li>
	<li>标记将用于解吸的样品管。</li>
	<li>用移液器将200 μL解吸溶液（步骤7.1中配制）加入置于2 mL样品瓶中的硅烷化玻璃插件内。 
	注意：也可使用非硅烷化插件，但此类插件可能导致高logP化合物的重现性较差，因为这些化合物可能非特异性地吸附在玻璃壁上。</li>
	<li>将每根纤维分别放入独立的插件中，确保涂层完全浸入解吸溶剂，然后使用涡旋振荡器在1,200 rpm条件下振荡60分钟以完成解吸。</li>
	<li>60分钟后解吸完成后，取下带有探针的瓶盖。</li>
	<li>通过混合样品集中每个样品的10 μL等分试样来制备质控（QC）样品。样品集的大小取决于实验设计。重要的是将所有样品作为同一批次进行分析。</li>
	<li>用新的瓶盖密封样品瓶。</li>
	<li>将样品瓶放入液相色谱高分辨质谱仪（LC-HRMS）的自动进样器（4 °C）中，然后进入步骤8。</li>
</ol>
8. 使用反相液相色谱与高分辨质谱进行脂质组学分析（RPLC-HRMS 分析）
<ol>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及正离子化模式。 
	注意：本研究在正离子模式下使用的参数如下：扫描范围：m/z 100–1000；采用AGC（1,000,000个离子）进行数据采集；注入C-trap时间：自动；喷雾电压：3.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：25 V；分流器电压：15 V；毛细管温度：275 ℃ &#730;C；鞘气：30 a.u.；辅助气：10 a.u.；备用气：2 a.u.；探针加热温度 300 &#730;C. 采用的液相色谱参数如下：流动相A：甲醇:水，40:60，含10 mM乙酸铵和1 mM乙酸；流动相B：异丙醇:甲醇，90:10，含10 mM乙酸铵和1 mM乙酸；梯度程序：0分钟 – 20% B；1.0分钟 – 20% B；1.5分钟 – 50% B；7.5分钟 – 70% B；13.0分钟 – 95% B；17.0分钟 – 95% B；17.1分钟 – 95.5% B；23.0分钟 – 停止；C18色谱柱，3.5 &#956;m，2.1 mm × 75 mm；流速：0.2 mL/min；柱温箱温度：55 &#176;C；进样体积：10 &#956;L.</li>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及负离子化模式。 
	注意：本研究中使用的参数如下：负离子模式下的高分辨质谱（HRMS）参数：扫描范围：m/z 100–1000；采用自动增益控制（AGC）进行采集（1,000,000 个离子）；注入C阱时间：自动；喷雾电压：3.5 kV；S透镜射频水平：55%；S透镜电压：-25 V；分流器电压：-15 V；毛细管温度：275 &#730;C；鞘气：30 a.u.；辅助气：10 a.u.；备用气：2 a.u.；探针加热温度：300 &#176;C. 色谱方法：同8.1节</li>
	<li>按照制造商的建议对仪器进行校准。 
	注意：在本研究中，仪器每48小时使用外部校准进行一次校准，从而实现质量准确性 &#60;2 ppm</li>
	<li>点击开始分析 开始 仪器操作软件中的按钮</li>
	<li>分析完成后，将反相液相色谱柱更换为亲水相互作用液相色谱柱，更换流动相，然后进行步骤9。</li>
</ol>
9. 使用亲水相互作用液相色谱与高分辨质谱进行脂质组学分析（HILIC-HRMS 分析）
<ol>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及正离子化模式。 
	注意：本研究中正离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 100–1000；采用AGC（1,000,000离子）进行数据采集；喷雾电压：1.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：25 V；锥孔电压：15 V；毛细管温度：325 °C；鞘气：60 a.u.；辅助气：30 a.u.；吹扫气：2 a.u.；探针加热器温度：320 °C。所用液相色谱参数为：流动相A：水中含5 mM乙酸铵；流动相B：乙腈；梯度程序：0–2 min，4% B；15.0 min，20% B；15.1 min，4% B；21.0 min，停止；色谱柱：3 µm，100 mm × 2.1 mm；流速：0.4 mL/min；柱温箱温度：40 °C；进样体积：10 μL。</li>
	<li>设置液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）分析参数及负离子化模式。 
	注意：本研究中负离子模式所用参数如下：扫描范围：m/z 80–1000；采用AGC（1,000,000离子）进行数据采集；喷雾电压：1.5 kV；S-透镜射频水平：55%；S-透镜电压：-25 V；锥孔电压：-15 V；毛细管温度：320 °C；鞘气：50 a.u.；辅助气：21 a.u.；吹扫气：3 a.u.；探针加热器温度：320 °C。色谱方法同9.1节所述。</li>
	<li>按照仪器制造商的建议对仪器进行校准。 
	注意：本研究中每48小时使用外部校准一次，使质量准确度达到&lt;2 ppm。</li>
	<li>点击仪器操作软件中的 开始 按钮启动分析。</li>
</ol>
10. 数据处理与统计分析
<ol>
	<li>使用与原始数据文件格式兼容的软件处理数据。</li>
	<li>利用处理后的数据进行统计分析。 
	注意：检验方法的选择取决于科学假设和研究设计。在本研究中，采用了主成分分析、偏最小二乘判别分析和单因素方差分析。</li>
</ol>

<ol><li>Louis, D. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+2016+World+Health+Organization+Classification+of+Tumors+of+the+Central+Nervous+System%3A+a+summary%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Neuropathologica%22%5BJournal%5D)">The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary.</a> Acta Neuropathologica. 131 (6), 803-820 (2016).</li>
<li>Bi, W. L., Beroukhim, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Beating+the+odds%3A+extreme+long-term+survival+with+glioblastoma%5BTitle%5D)+AND+%22Neuro+Oncology%22%5BJournal%5D)">Beating the odds: extreme long-term survival with glioblastoma.</a> Neuro Oncology. 16 (9), 1159-1160 (2014).</li>
<li>Ifa, D. R., Eberlin, L. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ambient+Ionization+Mass+Spectrometry+for+Cancer+Diagnosis+and+Surgical+Margin+Evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Ambient Ionization Mass Spectrometry for Cancer Diagnosis and Surgical Margin Evaluation.</a> Clinical Chemistry. 62, 111-123 (2016).</li>
<li>Alexander, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+methodology+for+in+vivo+endoscopic+phenotyping+of+colorectal+cancer+based+on+real-time+analysis+of+the+mucosal+lipidome%3A+a+prospective+observational+study+of+the+iKnife%5BTitle%5D)+AND+%22Surgical+Endoscopy%22%5BJournal%5D)">A novel methodology for in vivo endoscopic phenotyping of colorectal cancer based on real-time analysis of the mucosal lipidome: a prospective observational study of the iKnife.</a> Surgical Endoscopy. 31 (3), 1361-1370 (2017).</li>
<li>Reyes-Garcés, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+Solid+Phase+Microextraction+and+Perspective+on+Future+Directions%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Advances in Solid Phase Microextraction and Perspective on Future Directions.</a> Analytical Chemistry. 90, 302-360 (2018).</li>
<li>Pawliszyn, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPawliszyn%2C+J+%22Handbook+of+Solid+Phase+Microextraction%22">Handbook of Solid Phase Microextraction</a>. , Chemical Industry Press. Beijing. (2009).</li>
<li>Vuckovic, D., Pawliszyn, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+Evaluation+of+Solid-Phase+Microextraction+Coatings+for+Untargeted+Metabolomic+Profiling+of+Biological+Fluids+by+Liquid+Chromatography-Mass+Spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Systematic Evaluation of Solid-Phase Microextraction Coatings for Untargeted Metabolomic Profiling of Biological Fluids by Liquid Chromatography-Mass Spectrometry.</a> Analytical Chemistry. 83, 1944-1954 (2011).</li>
<li>Cajka, T., Fiehn, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comprehensive+analysis+of+lipids+in+biological+systems+by+liquid+chromatography-mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Comprehensive analysis of lipids in biological systems by liquid chromatography-mass spectrometry.</a> Trends in Analytical Chemistry. 61, 192-206 (2014).</li>
<li>Goryńska, P. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+strategy+for+brain+tumour+metabolomic+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Research+Journal%22%5BJournal%5D)">A new strategy for brain tumour metabolomic analysis.</a> Medical Research Journal. 3 (1), 15-22 (2018).</li>
<li>Meacham, C. E., Morrison, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumour+heterogeneity+and+cancer+cell+plasticity%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Tumour heterogeneity and cancer cell plasticity.</a> Nature. 501 (7467), 328-337 (2013).</li>
<li>Fernandes, M., Rosel, D., Brábek, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Translation+in+solid+cancer%3A+are+size-based+response+criteria+an+anachronism%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Translational+Oncology%22%5BJournal%5D)">Translation in solid cancer: are size-based response criteria an anachronism.</a> Clinical Translational Oncology. 17 (1), 1-10 (2015).</li>
<li>Lämmerhofer, M., Weckwerth, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aL%C3%A4mmerhofer%2C+M+%22Metabolomics+in+Practice%3A+Successful+Strategies+to+Generate+and+Analyze+Metabolic+Data%22">Metabolomics in Practice: Successful Strategies to Generate and Analyze Metabolic Data</a>. , Wiley-VCH. (2013).</li>
<li>Lendor, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Solid+Phase+Microextraction-+Based+Miniaturized+Probe+and+Protocol+for+Extraction+of+Neurotransmitters+from+Brains+in+Vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Solid Phase Microextraction- Based Miniaturized Probe and Protocol for Extraction of Neurotransmitters from Brains in Vivo.</a> Analytical Chemistry. 91 (7), 4896-4905 (2019).</li>
<li>Huq, M., Tascon, M., Nazdrajic, E., Roszkowska, A., Pawliszyn, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measurement+of+Free+Drug+Concentration+from+Biological+Tissue+by+Solid-Phase+Microextraction%3A+In+Silico+and+Experimental+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Measurement of Free Drug Concentration from Biological Tissue by Solid-Phase Microextraction: In Silico and Experimental Study.</a> Analytical Chemistry. 91 (12), 7719-7728 (2019).</li>
<li>Looby, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Solid+phase+microextraction+coupled+to+mass+spectrometry+via+a+microfluidic+open+interface+for+rapid+therapeutic+drug+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Analyst%22%5BJournal%5D)">Solid phase microextraction coupled to mass spectrometry via a microfluidic open interface for rapid therapeutic drug monitoring.</a> Analyst. 144, 3721-3728 (2019).</li>
</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

非靶向代谢组学和脂质组学常用于肿瘤生物标志物鉴定的研究中。然而，在大多数情况下，研究人员寻找可用于疾病筛查的化合物。因此，由于血液或尿液样本相对容易获取，它们成为首选的生物样本。对肿瘤组织的分析主要用于理解疾病的发病机制、表征不同类型的肿瘤等。现场分析肿瘤生物标志物的情况较为罕见，因为此类应用需要复杂的样品前处理。相比之下，基于无需预先选择特定生物标志物即可实时分析组织谱型的策略正逐渐受到医学界的关注3,4。本文所提出的方案通过揭示此类方法可获取的信息类型，为现场组织处理提供了另一种研究视角。
采样、样品前处理和萃取的结合使固相微萃取（SPME）成为现场分析中极为有用的工具。此外，采样过程中不消耗组织样本，使得同一样本可进一步用于生物标志物分析和常规检测（如基因分型、组织学分析），从而为标准检测结果增添新的信息。采样装置设计非常简单，操作便捷，无需特殊培训即可完成萃取操作。然而，要获得可靠的结果，所需远不止正确操作设备。要正确开展实验，必须理解萃取过程、样品的性质，并意识到可能影响数据的潜在错误。
必须考虑到癌组织的异质性10；所采集的肿瘤可能包含发生坏死、钙化和缺氧的区域，而这些过程均会在获得的代谢组和脂质组中有所体现，从而影响实验结果。因此，建议通过在癌组织不同部位插入多根采样纤维进行空间分辨采样，或者 alternatively 使用更长的涂层以穿透整个肿瘤，从而获取肿瘤的平均信息。若采用空间分辨采样方法，可将所有纤维洗脱至同一份洗脱溶剂中；这不仅有助于获得肿瘤的整体信息，还能提高分析的灵敏度。或者，将各纤维分别洗脱至不同的小瓶中，则可用于研究脑肿瘤内部的异质性，脑肿瘤通常由核心区域（主要由癌细胞构成）和外周区域（即健康组织的交界区）组成。肿瘤的深层区域通常更容易受到与癌症相关过程的破坏11。然而，研究人员必须意识到，这种方案会降低方法的灵敏度以及可检测化合物的总数。在本研究中，采用了7 mm的涂层；该长度被认为适用于研究中包含的各种大小的肿瘤。这些涂层穿透了肿瘤组织，从而虽未实现高空间分辨率，但获得了样本范围内的平均数据。无论选择何种方案，重要的是在整个研究过程中保持一致的操作流程，包括每次采样所用纤维的数量、涂层长度、提取时间以及本研究中所述的其他所有因素。
控制分析质量非常重要。应制备并使用混合质控样本（参见方案中的步骤4.7和7.7），以监测整个样品批次运行过程中仪器的稳定性。空白对照（参见步骤2.8）可用于后续建立“排除列表”，以消除来自溶剂或纤维制造过程中的污染物信号。在特殊情况下，例如存在污染风险时，有必要对手套、台面、仪器设备或其他可能带来污染风险的表面进行采样。此类情况下的纤维制备、提取时间和解吸方案均与样品处理相同。
代谢组学和脂质组学分析完全聚焦于生物体或生物体特定组分（如特定器官、组织、体液、细胞等）中出现的小分子（分子量小于1,500 Da）。代谢组学和脂质组学能够提供机体生化变化的快照，而在癌症研究中，它们整合了与肿瘤基因组、组织学特征及恶性程度相关的信息。这些组学科学在生理与表型之间建立了联系，因为代谢物在生化层级中位于蛋白质和基因的上游12。通过理解癌性肿瘤的代谢组和脂质组，我们能够更接近在所有组学科学中揭示其表型，因为这些研究领域提供了关于生物体对各种刺激产生响应时分子动态变化的更深入知识。如本研究所示，一次采样所获得的数据对应于癌症的组织学特征、其恶性程度，并反映了基因组水平上的变化。在本研究关注的胶质瘤这类癌症中，基因组中隐藏的信息尤为重要，因为个体化治疗方案的制定依赖于基因检测结果。特定的基因突变是化疗或放疗预后的重要标志物。本文表明，利用所提出的策略可以选择能够反映特定突变的生物标志物。这些突变标志物以及诸如指示肿瘤恶性程度等其他类型的附加描述符，也可用于辅助常规诊断方法。
使用固相微萃取纤维进行ex vivo化学活检是该方法应用于术中诊断的第一步。该方法在获得相关伦理委员会批准后，可轻松扩展用于in vivo取样。在此类情况下，SPME装置的灭菌必须按照取样所在医院认可的灭菌程序进行，例如高压蒸汽灭菌或环氧乙烷灭菌。预处理并灭菌后的纤维应保存在密封包装中，并标注灭菌有效期。需要注意的是，不应使用表面活性剂清洗纤维，此类操作可能导致吸附剂组成发生非特异性改变，从而影响分析物的萃取效果。在本研究中采用30分钟的萃取时间，但已有其他文献证实，在in vivo研究中更短的时间也可获得满意结果13。Huq等人指出，在组织这类复杂基质中的分析物达到平衡的时间比在简单基质中更快14。然而，若萃取时间较短，由于更多分析物将在未达平衡的条件下被萃取，所得结果的重现性可能受到影响；因此，必须严格控制萃取时间。
本研究所采用的两种组学技术在生物标志物发现方面均具有巨大潜力。一旦选定生物标志物或建立化学计量学模型，即可基于现场检测适用的方法（例如本研究中描述的固相微萃取技术）对目标代谢物进行测定，并据此开发和实施用于常规诊断的医学诊断方法。
本文提出的实验方案描述了如何利用固相微萃取技术对癌症组织进行非靶向代谢组学和脂质组学分析，以筛选潜在的生物标志物。该方法旨在实现代表性化合物的提取、肿瘤类型的区分，以及鉴定表征特定癌症的差异性化合物，即潜在的生物标志物。本文所述的基于固相微萃取的非靶向分析为快速术中诊断的发展提供了起点，在该场景下，可直接检测一组选定的化合物，而无需对样品中存在的所有化合物进行全面筛查。为了实现快速诊断结果，用于现场提取的固相微萃取探针可直接与医院内配备的分析仪器联用。通过最少样品前处理的简单萃取，随后进行免色谱分析，可将整体分析时间从数小时显著缩短至几分钟，此前已有研究报道其在药物监测中的应用15。

磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）是用于实时分析脑部病变的主要方法。脑肿瘤的鉴别通常基于组织病理学，并辅以额外染色和先进的免疫组织化学技术。根据世界卫生组织（WHO）2016年发布的中枢神经系统脑肿瘤最新指南，基因检测对于这些肿瘤的鉴别与分类至关重要1。对肿瘤进行准确的鉴别与分类，有助于医生为特定类型的肿瘤选择最有效的治疗方案，从而延长患者的生存期。然而，尽管已有上述先进方法协助医生为患者选择最佳治疗方案，但被诊断为胶质母细胞瘤（IV级胶质瘤）的患者生存期仍仅为约15-16个月2。即使这些成像和组织学方法作为诊断工具在技术上日趋精密且准确性不断提高，临床上仍迫切需要能够提供互补信息的新技术，以辅助医生制定治疗决策。近年来，已提出多种基于质谱技术的新方法用于癌症的术中分析3,4。固相微萃取（SPME）作为一种快速现场分析方法，其潜力已在多项研究中得到证实5。本文展示了该方法的一项临床应用，即对人类脑肿瘤进行非靶向代谢组学和脂质组学分析。非靶向研究是发现潜在生物标志物的重要起点。一旦确立，这些生物标志物便可作为诊断参考，结合现场仪器，利用相同技术实现肿瘤之间的鉴别。
固相微萃取（SPME）是一种基于平衡的样品前处理技术，利用少量萃取相从小分子样品基质中提取目标物。在SPME最传统的装置（探针）构型中，一根纤维被涂覆适当的萃取相，并固定在固体支撑体上，例如金属丝5,6。生物相容性涂层和装置（探针）可实现直接从复杂的生物基质中萃取，无需样品预处理，例如均质化和过滤。在萃取过程中，分析物根据其初始浓度在萃取相与样品基质之间进行分配。若萃取时间足够长，则可达到平衡状态。尽管在平衡状态下萃取可提供最高的灵敏度和重现性，但在某些情况下也可采用甚至更倾向于采用非平衡状态下的萃取，例如在时间受限的现场取样（如手术室或急诊室）中进行的活体（in vivo）采样，此时需要快速完成萃取。特定分析物的萃取时间曲线通常受分析物的理化性质、所采样品基质、所用吸附剂类型以及其他多种萃取条件的影响。影响其萃取动力学的因素众多，因此在进行非靶向分析（如代谢组学或脂质组学）时，实际上难以确保所有化合物均达到平衡萃取。基于上述原因，本方案中的萃取时间被任意设定，以一方面确保对代谢物具有足够的灵敏度和覆盖范围，另一方面保证在现场应用中的实用性。
需要强调的是，用于从组织中提取样本的探针尺寸极小，仅会造成最小程度的组织损伤，而取样过程本身并不消耗组织，仅消耗取样区域中极少量的小分子物质；因此，同一样本可进一步用于常规检测，例如组织学或遗传学检测，从而能够从同一样本中获得必要且互补的信息。此类互补性、全面的数据将有助于更深入地理解肿瘤生物学，有望促进新治疗靶点的发现。进一步利用该方法还可提高术中现场诊断的可能性，特别是在确定目标生物标志物时。
以下我们介绍了针对脑肿瘤现场采样以进行代谢组学和脂质组学分析及数据处理的实验方案。

<table><tbody><tr><td>乙酸</td><td>Honeywell</td><td>49199</td><td>流动相添加剂，LCMS级</td></tr><tr><td>乙腈</td><td>Honeywell</td><td>34967</td><td>HPLC溶剂，LCMS级</td></tr><tr><td>乙酸铵</td><td>Honeywell</td><td>14267</td><td>流动相添加剂，LCMS级</td></tr><tr><td>BenchMixer MultiTube Vortexer</td><td>Benchmark Scientific</td><td>BV1010*</td><td>涡旋混合器</td></tr><tr><td>瓶盖</td><td>Agilent</td><td>5183-2076</td><td>蓝色螺口盖，预切PTFE/硅胶隔垫</td></tr><tr><td>Compound Discoverer 2.1</td><td>Thermo Scientific</td><td></td><td>数据处理软件</td></tr><tr><td>Discovery HS F5 Supelguar Cartridge 2 cm &amp;times; 2.1 mm, 3 &amp;mu;m</td><td>Supelco</td><td>567571-U</td><td>保护柱</td></tr><tr><td>Discovery HS F5, 2.1 mm x 100 mm, 3 &amp;mu;m</td><td>Merck</td><td>567502-U</td><td>HPLC色谱柱</td></tr><tr><td>甲酸</td><td>Honeywell</td><td>56302</td><td>流动相添加剂，LCMS级</td></tr><tr><td>玻璃小瓶插入件 250 μL，去活化</td><td>Agilent</td><td>5181-8872</td><td></td></tr><tr><td>玻璃小瓶插入件 350 μL</td><td>Agilent</td><td>5188-5321</td><td></td></tr><tr><td>玻璃小瓶 1.5 mL</td><td>Agilent</td><td>5183-2030</td><td></td></tr><tr><td>玻璃小瓶，2 mL（琥珀色，去活化）</td><td>Agilent</td><td>5183-2072</td><td></td></tr><tr><td>玻璃小瓶，2 mL</td><td>Agilent</td><td>5182-0715</td><td></td></tr><tr><td>HILIC Luna 3 &amp;mu;m, 200A, 100 x 2.0 mm</td><td>Shim-Pol</td><td>PHX-00D-4449-B0</td><td>HPLC色谱柱</td></tr><tr><td>异丙醇</td><td>Honeywell</td><td>34965</td><td>HPLC溶剂，LCMS级</td></tr><tr><td>LipidSearch 4.1</td><td>Thermo Scientific</td><td></td><td>数据处理软件</td></tr><tr><td>Metaboanalyst</td><td>Xia Lab @ McGill</td><td></td><td>用于统计分析的在线软件（Chong, J., Wishart, D.S. 和 Xia, J. (2019) 使用 MetaboAnalyst 4.0 进行全面整合的代谢组学数据分析。Current Protocols in Bioinformatics 68, e86）</td></tr><tr><td>甲醇</td><td>Honeywell</td><td>34966</td><td>HPLC溶剂，LCMS级</td></tr><tr><td>Pierce LTQ Velos ESI 正离子校准溶液</td><td>Thermo Scientific</td><td>88323</td><td></td></tr><tr><td>Pierce 负离子校准溶液</td><td>Thermo Scientific</td><td>88324</td><td></td></tr><tr><td>Q Exactive Focus 混合四极杆-Orbitrap 质谱仪</td><td>Thermo Scientific</td><td>726049</td><td>质谱仪</td></tr><tr><td>用于HILIC的SecurityGuard保护柱，4 mm &amp;times; 2.0 mm</td><td>Phenomenex</td><td>KJ0-4282</td><td>保护柱</td></tr><tr><td>SeQuant ZIC-cHILIC 3&amp;micro;m,100&amp;Aring; 100 x 2.1 mm</td><td>Merck</td><td>1506570001</td><td>HPLC色谱柱</td></tr><tr><td>SeQuant ZIC-HILIC 保护柱套件 20 x 2.1 mm</td><td>Supelco</td><td>1504360001</td><td>保护柱</td></tr><tr><td>SPME LC 纤维探针，C18</td><td>Supelco</td><td>定制订单</td><td>商用探针：57281-U；实验中使用的探针未装配针头，并已预先切割至方案中所述长度</td></tr><tr><td>SPME LC 纤维探针，混合模式</td><td>Supelco</td><td>定制订单</td><td></td></tr><tr><td>UltiMate 3000 HPLC 系统</td><td>Thermo Scientific</td><td>5200.0345</td><td>HPLC系统</td></tr><tr><td>水</td><td>Merck</td><td>1153331000</td><td>HPLC溶剂，LCMS级</td></tr><tr><td>XSelect CSH C18 3.5&amp;mu;m 2.1x75mm</td><td>Waters</td><td>186005644</td><td>HPLC色谱柱</td></tr><tr><td>XSelect CSH C18 VanGuard Cartridge, 3.5 &amp;micro;m, 3.9x5 mm</td><td>Waters</td><td>186007813</td><td>色谱柱保护柱芯</td></tr></tbody></table>

脑肿瘤代谢组学与脂质组学分析的现场取样与提取

On-Site Sampling and Extraction of Brain Tumors for Metabolomics and Lipidomics Analysis

尽管现有的癌症诊断和分类工具种类繁多，但仍亟需能够快速、简便地对肿瘤进行表征的方法。近年来，质谱技术已成为对疾病潜在生物标志物中的差异性化合物进行非靶向分析的首选方法。生物流体通常被视为较优的分析基质，因其易于获取且样品前处理更为简便；而直接组织分析则能提供关于特定癌症更具选择性的信息。采用传统方法进行组织样品前处理过程复杂且耗时较长，因此不适合快速的现场分析。本研究介绍了一种在肿瘤切除后立即在现场完成样品制备和小分子提取的实验方案。该采样装置大小相当于一根针灸针，可直接插入组织中，随后运送至附近实验室进行仪器分析。代谢组学和脂质组学分析结果表明，该方法能够有效建立与肿瘤组织学来源、恶性程度及基因突变相关的肿瘤表型，并可用于筛选具有区分能力的化合物或潜在生物标志物。该技术具有非破坏性特点，允许在用于固相微萃取（SPME）分析的同一样品上继续进行常规检测（如组织学检测），从而获得更全面的信息，以支持个体化诊断。

利用固相微萃取作为样品前处理方法，结合液相色谱-高分辨质谱联用技术以及先进的数据处理软件，使我们能够成功表征人脑肿瘤的代谢组和脂质组。该探针尺寸相当于一根针灸针，对所研究组织造成的损伤极小，且不消耗组织，因此可使样品后续继续用于组织学或遗传学研究。在代谢组学和脂质组学分析中，反相色谱柱和HILIC色谱柱均实现了所选组别的良好分离，并且两种电离模式下均获得满意结果。在代谢组学和脂质组学分析中同时采用这两种分离方法，提供了有价值的互补数据。反相色谱柱可根据脂质的碳链长度及不饱和键的存在情况进行分离，而HILIC色谱柱则适用于脂质类别的分析，尤其是磷脂类8。
根据主成分分析图中质控样本的紧密聚集情况，仪器分析的重现性非常好（图3A，在序列中每八个患者样本后注入三个质控样本，这些质控样本在图中重叠）。此外，用于阴性对照分析的提取空白样本与真实样本之间表现出良好的分离。探针提取的分析物种类广泛，有助于发现代表性物种，从而成功实现基于组织学来源、恶性程度及其他因素（如遗传因素）对人类脑肿瘤进行区分。图3B展示了从胶质瘤和脑膜瘤患者样本中获得的脂质组学数据。由于胶质瘤和脑膜瘤具有不同的组织学来源和恶性程度，能够区分这两类肿瘤是本研究的重要目标之一，其中脑膜瘤通常被认为是良性肿瘤，而胶质瘤则是恶性程度最高的肿瘤之一。此外，在展示代谢组学数据的图4中，胶质瘤根据其恶性程度被分为高恶性和低恶性两组，并与脑膜瘤的分子表型进行比较。在这两种情况下，均观察到明显的聚类分离。目前，胶质瘤的诊断主要依赖于检测肿瘤样本中的特定基因突变。因此，本研究结果与基因分型数据进行了比较。图5A展示了存在1p19q共缺失突变的样本与未检测到该突变的样本之间的分离情况。
统计分析还允许在所研究的组别中筛选化合物。当采样队列足够大时，这些化合物可被视为潜在的生物标志物。然而，要得出明确的生物学结论，还需进行更深入的分析，包括通过裂解实验对检测到的化合物进行确证，并将检测到的物质与分析标准品进行比对。此类差异性代谢物的示例如图3C和图5B所示。这些化合物的身份，即鞘磷脂（SM d36:1）和脯氨酸，通过比对样品中代谢物与标准品的裂解图谱得以确认。
<img alt="用于化学分析的固相微萃取针；萃取过程效率。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61260/61260fig01.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图1"> 
图1：准备用于萃取过程的SPME纤维。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61260/61260fig01large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
<img alt="载玻片上的解剖样本、显微制备、组织样本分析。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61260/61260fig02.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图 2"> 
图 2：使用 SPME 探针提取脑膜瘤。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61260/61260fig02large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
<img alt="主成分分析与箱线图；胶质肿瘤分析；统计学数据可视化。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61260/61260fig03.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图 3"> 
图 3：胶质瘤与脑膜瘤的主成分分析（PCA）与箱线图。主成分分析图显示：（A）包含所有分析样本，包括空白样本、提取质控样本、空白、脑膜瘤和胶质瘤；（B）仅包含研究组样本（排除空白样本和质控样本后）；（C）鞘磷脂 SM d36:1 的箱须图，用于区分胶质瘤与脑膜瘤患者。脂质组学数据。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61260/61260fig03large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
<img alt="主成分分析图；高级别胶质瘤、低级别胶质瘤和脑膜瘤的聚类比较。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61260/61260fig04.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图 4"> 
图 4：高级别胶质瘤、低级别胶质瘤和脑膜瘤的主成分分析（PCA）。主成分分析图显示了（A）高级别胶质瘤（HGG）与脑膜瘤（MEN）9之间，以及（B）低级别胶质瘤（LGG）与脑膜瘤之间的差异。代谢组学数据经许可重印自 Via Medica 参考文献9。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61260/61260fig04large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
<img alt="主成分分析（PCA）散点图和箱线图比较数据中各组的方差。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61260/61260fig05.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图 5"> 
图 5：伴有和不伴有缺失的胶质瘤的 PCA 和箱线图。（A）主成分分析图显示了伴有和不伴有 1p19q 共缺失的患者之间的差异；（B）脯氨酸在伴有和不伴有 1p19q 共缺失的患者中的箱须图；n—无缺失，y—有缺失。代谢组学数据 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61260/61260fig05large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>

该论文介绍了采用固相微萃取技术对人脑肿瘤进行现场取样，随后进行生化分析，以期发现生物标志物。

尽管已有多种工具可用于癌症的诊断与分类，但能够实现肿瘤快速且简单表征的方法仍然……

本方案可用于从位于服务器内部或附近的脑肿瘤中，利用固相微萃取纤维进行提取。该技术能够直接从切除的肿瘤组织中提取小分子，并通过将萃取装置直接连接至分析仪器，为术中快速诊断提供可能。在准备固相微萃取装置时，根据肿瘤大小，将带有混合模式或C18涂层的固相微萃取装置探针的套管修剪至适当长度。在样品采集前，将探针浸泡于体积比为50:50的甲醇-水溶液中至少一小时。本方案主要针对脑肿瘤，但该策略也可用于多种不同类型癌症的诊断。该技术完全便携，无需任何附加设备。肿瘤切除后，应尽快将探针纤维浸入LCMS级水中5秒，然后尽可能深入地插入脑肿瘤组织样本中，以确保整个萃取相位于肿瘤内部。将探针在组织中放置准确的30分钟，以消除来自非样本肿瘤来源的干扰物所导致的误差；同时将经过同样处理的探针纤维置于桌面上相同的时间。在萃取过程中，标记好高效液相色谱小瓶，用于萃取后探针的储存。提取结束后，将纤维浸入液相色谱-质谱级水中三秒钟，以去除任何血液或细胞碎片，并将每根探针从单个高效液相色谱小瓶盖的隔垫底部插入，以固定纤维。然后用带有固定纤维的瓶盖盖紧小瓶，并将小瓶放入适当的转运容器中。到达实验室后，立即分别将小瓶置于负30摄氏度或负80摄氏度的冰箱中保存，保存时间分别不得超过三年或五年。当单次实验的所有样品收集完毕后，将装有混合模式纤维的小瓶置于室温下，并为解吸步骤准备两个毫升小瓶，为每个小瓶贴上标签，在每个小瓶中放入一个玻璃插件，并向每个插件中加入 300 µL 新鲜配制的 80:20 乙腈-水溶液。将每个探针的编码部分完全浸入盛有解吸溶剂的独立小瓶中，并在涡旋振荡器上以每分钟 1,200 转的速度振荡 120 分钟。脱附完成后，取下小瓶的盖子，从每个含有肿瘤提取物的小瓶中留出10微升等分试样，用于制备质量控制样品。然后用新盖子盖紧小瓶，并将小瓶放入液相色谱高分辨质谱仪的4摄氏度自动进样器中。为进行脂质组学分析，将含有C18纤维的小瓶置于室温下，准备两个毫升的高效液相色谱小瓶用于样品裂解，向小瓶中放入硅烷化玻璃插件，并向每个插件中加入200微升新鲜配制的50:50异丙醇-甲醇溶液。将每个探针涂层完全浸入溶剂中，在涡旋振荡器上以每分钟1,200转的速度振荡样品50分钟。振荡结束后，打开瓶盖终止解吸过程，然后从每个含有肿瘤提取物的样品管中取出10微升等分试样，用于制备质量控制样品，并用新的瓶盖密封样品管。随后，将样品管放入液相色谱高分辨质谱仪的4摄氏度自动进样器中。根据主成分分析图中质控样本的紧密聚集情况，仪器分析的重复性被确定为非常好。这些来自胶质瘤和脑膜瘤患者样本的脂质组学数据表明，肿瘤样本能够根据其组织学来源和恶性程度进行区分。如这些代谢组学数据所示，胶质瘤可根据其恶性程度，或根据特定突变的存在与否进一步分类。统计分析还允许在所研究的组别中选择特定化合物。必须严格控制提取时间，并为所有样品保持可重复的实验条件。或者，也可将样品直接从萃取纤维溶解至质谱仪中，无需色谱分离，从而实现对特定标志物的靶向分析，并将整个流程缩短至数分钟。

on-site-sampling-extraction-brain-tumors-for-metabolomics-lipidomics

Research

科研

JoVE Journal

Medicine

医学

代谢组学和利皮多米分析脑肿瘤的现场采样与提取

在本视频中，我们演示了使用固相微萃取探针从已获取的供体肾脏中提取代谢物的方法。所提取的代谢物可用于进行代谢组学和脂质组学分析，以评估器官移植的质量。...

固相微萃取采样：一种用于移植物组织样本提取的探针式技术

许多神经系统和全身性疾病会改变哺乳动物大脑的神经化学特性。通过脑组织粗提物，可高效获得特征性的脑代谢物谱。为此，采用高分辨率核磁共振波谱法，能够对代谢物浓度（代谢组学）进行详细的定量分析。...

利用组织提取物的高分辨率核磁共振波谱法对大鼠脑组织进行代谢组学分析

本文介绍了一种模块化方案，用于神经系统疾病小鼠模型中的组织脂质组学和转录组学以及血浆脂质组学研究，重点针对与炎症和神经元活动相关的脂质、膜脂质、下游信使分子，以及编码脂质功能相关酶/受体的mRNA。文中概述了样本采集、样品处理、提取及定量分析的操作流程。...

神经疾病中的脂质组学与转录组学

激光显微切割（LMD）是一种灵敏且高度可重复的技术，可用于揭示介导胶质瘤异质性和侵袭性的分子通路。本文中，我们描述了一种优化的实验方案，通过激光显微切割从胶质瘤组织中分离特定区域，并随后进行转录组学分析。...

激光捕获显微切割胶质瘤亚区域用于肿瘤内异质性、肿瘤微流及侵袭的空间与分子特征分析

本文介绍了一种制备和培养血脑屏障转移性肿瘤微环境的实验方案，并利用共聚焦成像和人工智能（机器学习）对其状态进行定量分析。...

利用器官芯片三维模型、机器学习与共聚焦层析技术定量分析脑转移肿瘤微环境

本文描述了一套用于检测黑色素瘤转移新型候选介质及其作用机制的技术流程。...

一种用于鉴定黑色素瘤转移新介质的可靠发现平台

开发了一种用于脑类器官质谱成像（MSI）的先进方法，可实现对这些模型内代谢物分布的图谱绘制。该技术有助于揭示早期发育及疾病过程中脑部的代谢通路和代谢物特征，有望加深对人类脑功能的理解。...

利用质谱技术对人类脑类器官进行分子成像

体内，许多中枢神经系统疾病（如胶质母细胞瘤，GBM）所涉及的细胞间通讯极难进行测量和表征。本文介绍了脑部开放流动微透析（cOFM）的操作流程，该方法可用于在GBM的纵向动物模型中采集间质液成分。...

利用脑部开放流式微透析技术在胶质母细胞瘤动物模型中纵向采集间质液

本研究建立了一个代谢谱分析平台，该平台整合了三维（3D）胶质瘤类球体与基于细胞外通量分析的成像标准化方法。该方法可更准确地评估肿瘤对药物治疗的代谢反应，并有助于揭示潜在的耐药机制。...

三维脑肿瘤类球体药物筛选中的代谢谱分析进展

立体定向颅内注射技术可实现将肿瘤细胞精确且局部地植入小鼠大脑皮层，是研究脑转移定植的有力模型。...

建立脑转移模型：通过立体定向皮层内注射对转移性定植及组织学生长模式进行标准化分析

本方案利用激光显微切割技术，成功从胶质瘤样本中制备出足量高质量的新生血管组织，用于肿瘤血管生成的定量蛋白质组学分析，克服了传统研究主要集中于血管生成因子的局限性，提供了胶质瘤血管生成的大规模蛋白质组学图谱。...

从人脑胶质瘤组织制备新生血管组织用于肿瘤血管生成的定量蛋白质组学分析

学习使用固相微萃取技术从脑肿瘤中提取代谢物和脂质，用于胶质瘤和脑膜瘤的快速术中诊断。该方法支持生物标志物发现，并可提高肿瘤特征分析的准确性。

脑肿瘤代谢组学与脂质组学分析的现场取样与提取

探索更多视频