大阪大学 图1:(一)本研究开发的测量系统示意图
通过使用这种技术，可以进行皮升体积的提取和电离，而不会因表面粗糙度而中断
此外，可以通过振动幅度的变化来测量样品的高度
毛细管探针的长度和探针的共振频率之间的关系
用于振动探头的压电致动器的输入电压和探头振动幅度之间的相关性
样本高度和反馈控制信号之间的相关性
信用:美国化学学会 医学专业人士都希望能够快速准确地诊断疾病
他们未来这样做的能力将取决于识别组织切片中存在什么样的生物化学物质、生物分子在哪里以及浓度如何
为此，质谱成像——可以在一个实验中识别多种生物化学物质——将是有用的
然而，为了获得高空间分辨率的化学分布信息，需要提高生物分子采样的稳定性
在最近发表在《分析化学》杂志上的一项研究中，大阪大学的研究人员使用质谱法对老鼠脑组织中脂肪分子的分布进行成像
他们获得了空间分辨率为6的数据
5微米，支持细胞水平的分析
研究人员使用非常小的毛细管从组织切片中轻轻提取脂质分子，并精心设计了精细的三维方向控制装置
尽管生物组织在肉眼看来通常是光滑的，但在超小范围内，它却相当粗糙
解释这种超小尺度粗糙度的能力对于获得高空间分辨率的可再现生化数据至关重要
“在我们的实验中，即使样品高度发生变化，探测器的振动幅度也是恒定的，”第一作者大冢洋一说
“我们还可以测量高达20微米的样品高度变化，并且可以增加到180微米
" 研究人员的第一个实验是测量不平坦表面上分子的不规则分布:充满不同浓度染料的微孔
测得的浓度与已知浓度相关，测得的表面形貌接近实际微孔直径
用小鼠脑切片进行的实验产生了多种分子的多维数据，如某些己糖神经酰胺的分布，这种脂类在衰老过程中起着重要作用
图2:(一)小鼠脑组织切片的光学显微镜图像
分别以正离子模式和负离子模式对光学显微镜图像的两个区域进行质谱成像
(d，e)分别通过(b)和(c)中所选区域中包含的质谱的主成分分析获得的得分图
(f，g)通过主成分分析获得的第二和第三主成分的分值的组织内分布
我们从脑组织结构的差异中获得特征图像
(信用:经许可复制
信用:美国化学学会 数字
3:小鼠脑组织的多重成像结果
图中垂直白线的横截面轮廓显示在每个图像下方
显示样品表面粗糙度的形貌
(b)振幅图像，显示在不均匀组织中被抑制的探头的振动振幅的变化
显示探头振动相位变化的相位图像
脑组织和玻璃基底之间探针的振荡相位不同
比例尺，1毫米
信用:美国化学学会 “主成分分析帮助我们整合了广泛的数据，”资深作者松本拓也解释说
“例如，我们可以对主要存在于大脑皮层和脑干的脂质进行分类
" 将这些数据与疾病进展联系起来将需要进一步的研究，也许还需要对研究人员的生物分子提取装置进行进一步的开发
研究人员预计，他们的方法将有助于对大脑组织中的无数神经网络进行定量成像
最终，他们希望在高空间分辨率的分子信息支持下，帮助医疗从业者在组织切片中可靠地诊断疾病，如脑癌
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