一针双极，正负兼顾 | Orbitrap质谱单细胞代谢组学全景解决方案

2026-04-13 09:44:39, 飞飞赛默飞色谱与质谱分析

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胡庆宇

在过去十年中，单细胞基因、转录和蛋白质组学彻底改变了科学家理解细胞异质性的方式。而细胞命运、疾病进展以及微环境适应能力，往往直接体现在代谢物（含脂质，下同）的动态变化之中。代谢物不仅是生物化学反应的终端产物，更是生化调控网络中的关键节点。然而，小分子在单细胞尺度上的检测面临丰度低、易扩散、动态范围广、结构多样性高等更严峻的挑战。在单细胞尺度上捕获这些小分子信息一直被认为是单细胞技术面临的“最后一公里” 。

Thermo Scientific™ Orbitrap™ 超高分辨质谱平台凭借 “超高分辨率、超高质量精度和灵敏度，灵活的正负极性切换扫描能力” ，结合多种进样与采集策略，正在推动单细胞代谢与脂质组学从概念验证走向实践应用。从直接进样实现极简路径的小分子检测，到纳升液相实现脂质深度覆盖，单细胞代谢组学（Single-cell metabolomics, SCM）正在形成更加完整的技术版图。

单细胞采样+nanoESI-MS实现单细胞代谢组学分析

单细胞代谢组学的主流手段之一是通过对单细胞分选或采样后，直接引入质谱检测，通常使用纳升甚至皮升级电喷雾以提高单细胞检测的灵敏度。近年来，清华大学张新荣研究团队在Orbitrap 质谱平台开发出了多种单细胞代谢组学分析装置，包括通过可直接插入活细胞捕获代谢物的探针电喷雾电离技术（Probe-ESI-MS）^[1]、可以延时喷雾以采集二级质谱的pulsed-dc-ESI-MS技术^[2]、液滴萃取和皮升电喷雾技术^[3]、微孔纳升液滴微萃取技术^[4]等，使得超过600种代谢物和300种磷脂分子得以在单细胞水平鉴定（图1）。为了应对单细胞分析中基质效应严重和皮升电喷雾稳定性的问题，中国科学技术大学黄光明研究团队使用诱导电喷雾电离质谱(Induced ESI, InESI)技术与膜片钳相结合，在单个神经元细胞中鉴定出新型神经递质尿嘧啶酸，揭示了其在运动学习相关神经环路中的重要作用 ^[5]。

图1. nanoESI单细胞代谢组学技术手段

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目前，基于单细胞原位显微采样，皮升电喷雾的单细胞代谢组学方案在Orbitrap Exploris™ 240 平台得以实现^[6]（图2）。通过和华仪宁创智能科技有限公司SinCell-100全自动单细胞代谢物分析仪的强强联合，我们对人胃腺癌细胞（AGS）、未分化胃癌细胞（HGC）、人胃黏膜上皮细胞（GSE）进行了单细胞水平的非靶向代谢组学分析，鉴定出近300种内源性代谢物，其中94种和85种代谢物在AGS和GSE组，HGC和GSE组显著变化（图3）。值得注意的是，单细胞分析具有 “不可重复进样” 的特性，一个细胞只能检测一次，无法两次分析获得正负离子数据。而Orbitrap Exploris™ 240采用先进的极性切换模式，一次分析即可同时获得正离子和负离子模式下的代谢物，结合数据非依赖扫描（DIA）得到代谢物的二级质谱鉴定结果，从而实现单细胞代谢组的深度覆盖和准确鉴定。

图2. SinCell-100-Orbitrap Exploris 240单细胞代谢组学检测平台和工作流

图3. 胃癌细胞差异分析。A：人胃腺癌细胞（AGS） vs 人胃黏膜上皮细胞（GSE）；B：未分化胃癌细胞（HGC） vs人胃黏膜上皮细胞（GSE）

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单细胞采样-纳升LC-MS实现高覆盖单细胞脂质组学分析

直接进样的单细胞分析方法常常受到代谢物和脂质共流出导致的离子抑制、异构体难分离以及重现性不足等问题的限制。色谱分离是提升数据质量的关键，但由于单细胞样本中代谢物含量极低，常规流速 LC-MS 往往难以获得理想的检测深度。纳升液相技术通过大幅降低流速，显著提升 ESI 离子化效率，相比常规流速可提升约 10–100 倍的检测灵敏度，目前已成功应用于单细胞脂质组学分析中。Thermo Scientific™ Vanquish Neo™ UHPLC 搭配 EASY-Spray™ PepMap™（75 μm × 15 cm）集成式纳升色谱柱与 nanoESI 源，显著提升单细胞脂质分析的灵敏度与稳健性（图4）。在该平台下，单细胞样本中超过500+ 脂质分子在MS/MS水平得以准确鉴定^[7,8]（图5）。（相关信息请参阅：Orbitrap Exploris 240“力挑”单细胞脂质分析难题——揭秘辐射对癌细胞的隐藏影响）

图4. 单细胞脂质组学解决方案

图5. 单细胞脂质组学正负切换性能和PANC-1 Cell鉴定深度（点击查看大图）

流式质谱助力单细胞代谢组学迈入高通量时代

将流式细胞技术与质谱相结合，可以实现在线单细胞分选分析。2019年，清华大学张新荣研究团队提出了免标记的CyESI-MS技术^[9]：使用鞘流液在线萃取位于毛细管内的细胞悬液，直接进入Orbitrap MS实现非标记单细胞代谢组学分析。通过细胞浓度控制、流式分选和“脉冲信号”识别处理单细胞事件，配合Q-Exactive Orbitrap 质谱最高实现38 cells/min的高通量检测，鉴定深度可达200~300个代谢物（正负模式）。2026年，来自中国计量科学院和中国计量大学的研究团队开发了一种高通量无标记活细胞质谱方法（high-throughput and label-free viability informed single-cell mass spectrometry , ViSCMS）,可以同时测定细胞代谢谱和存活状态，并成功应用于结直肠癌亚型分类^[10] (图6)。北京大学白玉教授研究团队实现了单细胞层面的含时动态代谢流分析技术（图7）。他们以MDA-MB-231细胞为模型，分别用[U-¹³C]-葡萄糖和[U-¹³C]-谷氨酰胺标记培养，最终发现包括天冬氨酸代谢、Krebs循环、嘌呤代谢等多条代谢通路被标记；并利用该技术发现肿瘤相关巨噬细胞在氧化磷酸化、Krebs循环等通路活性发生显著升高 ^[11]。

图6. 基于流式细胞质谱的单细胞分析平台

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图7. 动态单细胞分析平台

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质谱成像，从空间到单细胞代谢组学

在组织层面上进行单细胞研究更有助于了解细胞在微环境中的异质性。上述单细胞分析方法无法同时获得细胞的空间信息，单细胞尺度的质谱成像（Mass Imaging, MSI）技术是解决上述问题的最佳利器之一。2025年欧洲分子生物学实验室Theodore Alexandrov团队在Cell杂志上开发了开发了HT SpaceM技术，结合AP-SMALDI5 AF & Q-Exactive Plus Orbitrap质谱成像技术，为单细胞小分子代谢物分析提供了革命性工具（图8）。该技术不仅克服了传统MSI中只能看清磷脂分子的局限性，实现了稳定检测氨基酸、核苷酸、有机酸等代谢物；还开发了将MSI和显微成像几何配准，通过反卷积算法将像素点还原为单细胞信息 ^[12]。（详细信息请参阅：AP-SMALDI Orbitrap质谱成像系统助力打造革命性单细胞代谢组学平台）

图8. 质谱成像单细胞代谢组学HT SpaceM 技术

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结语

单细胞代谢组学的发展，正在从“测得更多”迈向“理解更深”。当代谢与脂质层面的信息被纳入单细胞解析框架，我们开始架起连接基因调控、蛋白表达与细胞功能表型之间的重要桥梁；我们开始能够回答更多关于细胞异质性、代谢重编程与功能状态转换的问题…

赛默飞在单细胞代谢组学方案展现了不同技术体系之间的协同性，Vanquish Neo nanoUHPLC 提供的脂质深度覆盖；高分辨、高质量精度、快速正负离子极性切换 Orbitrap 平台带来的数据完整性、鉴定准确性和稳定性保障，共同构成了单细胞代谢和脂质组学各种创新平台的“新基建”。在单细胞时代的下一个十年，我们期待与更多科研同行一起，在单细胞分子层面拓宽新的研究边界。

参考文献：

1. Xiaoyun Gong, Yaoyao Zhao, Shaoqing Cai,et al. Single Cell Analysis with Probe ESI-Mass Spectrometry: Detection of Metabolites at Cellular and Subcellular Levels. Anal. Chem. 2014, 86, 3809−3816.

2. Zhenwei Wei, Xingchuang Xiong, Chengan Guo, et al. Pulsed Direct Current Electrospray: Enabling Systematic Analysis of Small Volume Sample by Boosting Sample Economy. Anal. Chem. 2015, 87, 11242−11248.

3. Xiao-Chao Zhang, Qingce Zang, Hansen Zhao, et al. Combination of Droplet Extraction and Pico-ESI-MS Allows the Identification of Metabolites from Single Cancer Cells. Anal. Chem. 2018, 90, 9897−9903

4. Jiaxin Feng, Xiaochao Zhang, Liang Huang, et al. Quantitation of Glucose-phosphate in Single Cells by Microwell-

Based Nanoliter Droplet Microextraction and Mass Spectrometry. Anal. Chem. 2019, 91, 5613−5620.

5. Hongying Zhu, Ning Wang, Lei Yao, et al. Moderate UV Exposure Enhances Learning and Memory by Promoting a Novel Glutamate Biosynthetic Pathway in the Brain. Cell 173, 1716–1727.

6. 胡庆宇, 伍剑鸿, 李畅孝等, SinCell-100联合Orbitrap Exploris 240 质谱仪实现单细胞代谢组学分析.AN_26001_LSMS, Thermo Fisher Scientific, Inc.

7. Rahul Deshpande, Johanna Gerichten, Kyle Saunders, et al. Deciphering spatial variation in lipid profiles of X-Ray irradiated cells using nanoflow LC coupled to an Orbitrap Exploris 240 MS. PO004336.Thermo Fisher Scientific, Inc.

8. Kyle D. G. Saunders, Johanna von Gerichten, Rahul Deshpande et al. Single-Cell Lipidomics by LC-MS Interlaboratory Study Reveals the Impact of X-ray Irradiation on a Pancreatic Cancer Cell Line and Its Bystanders. Anal. Chem. 2025, 97, 13532−13541.

9. Huan Yao, Hansen Zhao, Xu Zhao, et al. Label-free Mass Cytometry for Unveiling Cellular Metabolic

Heterogeneity. Anal. Chem. 2019, 91, 9777−9783.

10. Simin Cheng, Danni Wu, Xinxin Wang, et al. Viability-Informed Single-Cell Mass Spectrometry for More

Comprehensive Metabolic Analysis. Anal. Chem. 2026, 98, 4213−4221.

11. Jeany Delafiori, Mohammed Shahraz, Andreas Eisenbarth HT SpaceM: A high-throughput and reproducible method for small-molecule single-cell metabolomics. Cell 2025, 188, 6028–6043

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