肿瘤学专区 | 定量质谱成像揭示非小细胞肺癌EGFR突变的空间分布

2021-05-14 02:48:14, 多层组学定制服务上海欧易生物医学科技有限公司

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● 前言

中国人民解放军军事医学科学院、中国北京解放军总医院第五医学中心、中国医学科学院药物研究所天然药物活性物质与功能国家重点实验室等多家单位合作在肿瘤学专区《Frontiers in Oncology》期刊发表文章，题为“Accurate Classification of Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC) Pathology and Mapping of EGFR Mutation Spatial Distribution by Ambient Mass Spectrometry Imaging”的研究成果，通过空间代谢组学技术，利用质谱成像技术（MSI）对肺癌的病理诊断和EGFR突变的空间分布进行了探索性研究。质谱成像分析可以直观地描绘EGFR突变的空间分布异质性，有助于我们对肿瘤异质性的认识。

中文标题：非小细胞肺癌(NSCLC)病理的精确分类和环境质谱成像对EGFR突变空间分布的定位

研究对象：肺癌组织

发表期刊：Frontiers in Oncology

影响因子：4.848

运用生物技术：空间代谢组学（AFAI-MSI）

● 研究背景

表皮生长因子受体（EGFR）是NSCLC最常见的促癌基因之一，也是NSCLC重要的治疗靶点和靶向药物疗效的良好预测因子。肿瘤病理学检查尤其是EGFR突变的分子检测已成为肺癌临床实践的重要组成部分。然而，EGFR基因突变的空间分布特征研究甚少，这对肿瘤异质性分析和精确诊断具有重要意义。本文利用质谱成像技术（MSI）对肺癌的病理诊断和EGFR突变的空间分布进行了探索性研究。质谱成像分析可以直观地描绘EGFR突变的空间分布异质性，有助于我们对肿瘤异质性的认识。

● 实验设计流程

● 研究结果

1.脂质谱有助于肿瘤的准确分类

对55个配对术后肺癌组织切片及对应的癌旁组织切片进行AFAI-DESI-MSI分析（空间代谢组学），以筛选鉴定潜在的诊断生物标记物。肺癌组织中最常见的代谢产物是甘油磷酸胆碱（PCs）和脂肪酸（FAs）。其中，11种代谢产物在NSCLC肿瘤组织中特别富集，这些代谢物可以明显区分肿瘤组织和正常组织（图2）。

图2 | MSI描绘了清晰的代谢物空间分布（A）和HE染色（B）

2.脂质谱有助于肺癌的分子诊断和EGFR突变检测

为进一步研究腺癌（AC）和鳞状细胞癌（SCC）的代谢差异，并试图探索区分这两组的生物标记物。MSI分析结果表明：与SCC相比，磷酸胆碱分子和PC在AC中具有更强的表达丰度；而SCC中富含琥珀酸酐和丝氨酸。这些生物标志物组对AC和SCC的诊断敏感性分别为85.2%（23/27）和82.1%（23/28），对病理模型的诊断能力为0.827，表明这些代谢物可以很好的区分AC和SCC，可以作为潜在的生物标志物。

图3 | AC和SCC中代谢物空间分布及表达丰度统计（A和B）和HE染色（C）

MSI能直观地显示肿瘤组织中有区别的生物标志物分布，因此肿瘤组织中代谢产物丰度的差异可用于研究肿瘤亚型间的肿瘤行为特征。因此，进一步验证了MSI是否可以区分AC样本中的EGFR突变和EGFR野生型。研究发现了一组与EGFR突变相关的脂质，磷脂分子m/z 436.3[PE（16:0/0:0）]、m/z 462.3[PE（18:2/0:0）]、m/z 464.3[PE（18:2/0:0）]、m/z 758.6[PC（16:0/18:2）]与EGFR野生型相比，在EGFR突变中显著富集（图4）。这些磷脂生物标记物对这两组的诊断敏感性分别为82.3%（14/17）和80%（8/10），诊断能力高达0.880。

图4 | AC样本EGFR突变和EGFR野生型中脂质的空间分布及表达丰度统计（A和B）和HE染色（C）

值得注意的是，在AC样本（N34，EGFR突变）中观察到这些磷脂在同一肿瘤组织的不同区域有明显的分布。作者推测肿瘤组织中磷脂的异质性分布可能与EGFR突变的空间分布异质性有关。根据肿瘤相关生物标记物的成像结果确认N34样本具有高丰度的肿瘤细胞（图5A）。然后，对肿瘤组织的不同区域进行ARMS分析，结果显示，只有表达出最强磷脂离子强度的区域（图5B）对EGFR突变表现出阳性结果（图5C–E）。这些结果提示磷脂分子（包括PC和PE）可能是表征EGFR突变状态的更为可靠的生物标志物。

图5 | EGFR突变的肿瘤异质性分析

● 研究结论

利用质谱成像技术（MSI）对肺癌的病理诊断和EGFR突变的空间分布进行了探索性研究。MSI法能准确区分肿瘤病理和亚型，磷脂是可靠的EGFR突变相关生物标志物，磷脂显像能直观地显示EGFR突变的空间分布，有助于我们了解肿瘤的异质性。

文末看点

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参考文献：

Zhang M, He J, Li T, et al. Accurate Classification of Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC) Pathology and Mapping of EGFR Mutation Spatial Distribution by Ambient Mass Spectrometry Imaging. Front Oncol. 2019;9:804. Published 2019 Aug 28. doi:10.3389/fonc.2019.00804

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