空間代謝組學(xué)是目前日益火熱的空間多組學(xué)中一個新興的方向，可以實現(xiàn)代謝組學(xué)信息與空間信息的結(jié)合，為傳統(tǒng)代謝組學(xué)分析提供全新的可視化視角和多維的信息深度。

博奧晶典獨有的高分辨率、高精度的 SpaceM 空間代謝組技術(shù)服務(wù)，可以通過對組織切片進行二次離子質(zhì)譜掃描，獲得每個像素點的代謝組數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)分析軟件，實現(xiàn)組織切片中單細胞核分辨率的空間代謝組圖譜繪制，發(fā)現(xiàn)研究者感興趣的代謝物在組織原位的空間分布，尋找組織不同區(qū)域目標代謝物含量的差異。

01?什么是空間代謝組學(xué)?

細胞內(nèi)的生命活動是由 DNA、RNA、蛋白質(zhì)以及小分子的代謝產(chǎn)物來共同作用的，上游的核酸、蛋白質(zhì)等大分子的功能性變化最終會體現(xiàn)于代謝層面，因此代謝組是基因調(diào)控和蛋白調(diào)控的最后結(jié)果，是生物學(xué)的終端信息?；蚪M學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白組學(xué)能告訴我們可能發(fā)生什么，而代謝組學(xué)則是告訴我們已經(jīng)發(fā)生了什么。代謝組學(xué)就是研究生物體所有代謝產(chǎn)物種類、數(shù)量和變化規(guī)律的科學(xué)。利用 LC-MS 可以進行靶向和非靶向代謝組學(xué)檢測，但是 MS 沒有提供有關(guān)生物樣品中代謝物的時空分布信息。

空間代謝組學(xué)（Spatial Metabolomics）基于質(zhì)譜成像（Mass Spectrometry Imaging，MSI）原理開發(fā)，能夠直接從生物組織中獲得大量已知或未知的內(nèi)源性代謝物和外源性藥物等分子的結(jié)構(gòu)、含量和空間分布信息，避免通過勻漿處理樣本而造成代謝物空間信息丟失，從而能夠精準定位組織中代謝物的原位分布。

02?SpaceM 空間代謝組學(xué)技術(shù)服務(wù)介紹

博奧晶典 SpaceM 空間代謝組學(xué)平臺，是一個集空間代謝實驗和分析于一體的綜合性平臺。該平臺由兩部分組成：二次離子質(zhì)譜和數(shù)據(jù)分析套件。待檢測的冷凍組織切片通過高分辨率質(zhì)譜進行分析，得到每個位置的代謝特征。然后這些數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列的軟件算法處理，可以得到單細胞級別的數(shù)據(jù)可視化和細胞分型。我們可以從一張切片上得到每個細胞的代謝物特征，并利用這些特征對細胞進行分群和差異分析。

03?SpaceM 空間代謝組技術(shù)服務(wù)優(yōu)勢

(1)

業(yè)內(nèi)唯一亞微米級分辨率的空間代謝組學(xué)技術(shù)服務(wù)

博奧晶典空間代謝組學(xué)服務(wù)將高空間分辨率和高質(zhì)譜分辨率相結(jié)合，可以對 400 um x 400 um 大小的組織切片掃描生成 256x256 pixel 空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，每個像素點大小約為 1.5 um， 小于細胞核大小，實現(xiàn)代謝物的高清空間定位。

(2)

具備了空間轉(zhuǎn)錄組和空間代謝物組多組學(xué)技術(shù)服務(wù)能力

博奧晶典在已有的空間轉(zhuǎn)錄組（兼容新鮮冰凍組織/石蠟組織）技術(shù)服務(wù)的基礎(chǔ)上，拓展了空間代謝組學(xué)技術(shù)服務(wù)，真正實現(xiàn)了空間水平上轉(zhuǎn)錄組和代謝組的聯(lián)合解析，在單細胞時空組學(xué)定位到感興趣的差異基因和分子通路的基礎(chǔ)上，可進一步展示目標代謝物的空間位置信息，助您多維度、多角度解析樣本信息。

(3)

擁有人類疾病相關(guān)代謝數(shù)據(jù)庫，快速定位目標代謝物

建立了幾千種與代謝性疾病相關(guān)的代謝物分子數(shù)據(jù)庫，助您快速定位各類疾病研究的目標代謝物，揭示代謝物相關(guān)分子通路，為您提供有關(guān)人體代謝物的詳細信息。

(4)

產(chǎn)生了各類組織空間代謝組學(xué)穩(wěn)定的實驗數(shù)據(jù)

博奧晶典擁有具體、完善的空間代謝組學(xué)實驗流程，已在肺、腎、肝等組織中實際開展實驗，獲得不同組織空間位置上的代謝物表達特征，為您提供各類組織單細胞水平空間轉(zhuǎn)錄組解析經(jīng)驗。

(5)

提供完整的一站式空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析服務(wù)

博奧晶典提供了空間代謝組學(xué)技術(shù)從實驗到分析的全套解決方案，獨有的分析軟件可以進行細胞分割，獲得細胞-代謝物矩陣，高質(zhì)量完成代謝物數(shù)據(jù)上的細胞聚類和差異分析，實現(xiàn)空間位置上目標代謝物的位置分布和含量特征分析。

04?SpaceM?空間代謝組應(yīng)用方向

（1） 腫瘤免疫：?腫瘤代謝生物標志物、腫瘤代謝微環(huán)境、腫瘤免疫應(yīng)答與逃逸、腫瘤代謝重編程

（2） 發(fā)育生物學(xué)：?器官與胚胎發(fā)育代謝調(diào)控與代謝圖譜

（3） 藥物研發(fā) ：?藥效作用機制、藥代動力學(xué)、藥物毒理學(xué)

（4） 疾病病理學(xué)：病灶中心代謝分子機制、內(nèi)源性與外源性代謝物研究

（5） 植物學(xué)：?植物生物與非生物脅迫，植物環(huán)境互作，藥用植物成分定位

05?SpaceM 空間代謝組結(jié)果展示

SpaceM 空間代謝組技術(shù)可以獲得 400um x 400um 大小的組織切片上每個點的數(shù)據(jù)，然后利用代謝數(shù)據(jù)進行細胞核定位、單細胞聚類分群和差異代謝物比較、以及其他高級分析。

下面以小鼠腎組織為例展示一下 SpaceM 空間代謝組的分析結(jié)果。

（1） 小鼠新鮮腎組織進行 OCT 包埋冷凍，制作 10-20um 厚度切片，SIMS 掃描得到空間代謝組數(shù)據(jù)

（2） 空間代謝組數(shù)據(jù)分析，利用標志性代謝物信息定位細胞核

（3） 基于細胞核像素分布信息和代謝物豐度信息，生成細胞核-代謝物表達矩陣，基于矩陣進行細胞聚類分群、細胞空間分布展示和差異代謝物分析

06?SpaceM 空間代謝組數(shù)據(jù)可以獲得哪些信息？

SpaceM 空間代謝組通過對組織切片進行單細胞核定位、聚類分群和差異分析，可以解析組織中細胞亞群的位置、分布和代謝差異，有助于疾病、發(fā)育過程中代謝微環(huán)境和相關(guān)分子機制的研究。

（1）SpaceM 可以得到組織切片上每個細胞核的位置和代謝特征，并對細胞核進行聚類分群和可視化

肝臟是一個重要的代謝器官，由六角形的肝小葉重復(fù)組成。肝臟代謝機制的空間異質(zhì)性已通過免疫組化、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和表觀基因組學(xué)進行了研究，但尚未有單細胞水平的空間代謝圖譜繪制。以下就是對小鼠肝臟中央靜脈（CV）區(qū)域的組織切片進行空間代謝組學(xué)分析的結(jié)果[1]。
利用代謝組數(shù)據(jù)將肝 CV 附近的肝細胞分為了四個亞群 C1、C2、C3、C4，此外還發(fā)現(xiàn)了 Kupffer 細胞、內(nèi)皮細胞亞群 C1 和 C2。

（2） 在組織切片中實現(xiàn)單細胞亞群定位后，即可比較不同細胞亞群的空間分布差異。

對 4 個肝細胞亞群至中央靜脈的距離進行了統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)一類富集在 CV 周圍的肝細胞（C1 肝細胞亞群），與已有的 liver zonation 研究一致。

（3） SpaceM 還可比較不同空間位置的細胞代謝特征的差異。

為了研究肝組織中距離 CV 不同距離的區(qū)域代謝物的表達變化，以 CV 為圓心，以不同距離為半徑畫同心圓，劃分 9 個 zone。對這 9 個 zone 的代謝物進行比較，發(fā)現(xiàn) 6 種代謝物在各 zone 中的表達呈現(xiàn)梯度下降趨勢（圖10），與 2017 年發(fā)表的?Nature?文章結(jié)果一致（圖11）。

通過 SpaceM 空間代謝組，可以對小鼠的肝臟切片中央靜脈（CV）區(qū)域進行分析，并對細胞的亞型和代謝特征進行空間上的詳細描繪。

總結(jié)

博奧晶典 SpaceM 空間代謝組平臺能夠在無標記條件下直接對生物組織切片進行掃描分析，高效檢測感興趣代謝物的相對含量，并能精準定位其空間分布。并能精準定位不同化合物的 空間分布，有利于腫瘤和疾病進展過程中微環(huán)境的解析和生物標志物的發(fā)現(xiàn)，在腫瘤、糖尿病、心腦血管疾病、神經(jīng)類疾病和發(fā)育缺陷等代謝相關(guān)疾病分子機制研究，以及藥物篩選、藥物研發(fā)等的研究上產(chǎn)生極大的推動作用，在精準醫(yī)學(xué)、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)、臨床研究以及基礎(chǔ)生命科學(xué)研究領(lǐng)域具有非常重要的應(yīng)用前景。

參考文獻

[1] Yuan Z, Zhou Q, Cai L, Pan L, Sun W, Qumu S, Yu S, Feng J, Zhao H, Zheng Y, Shi M, Li S, Chen Y, Zhang X, Zhang MQ. SEAM is a spatial single nuclear metabolomics method for dissecting tissue microenvironment.?Nat Methods. 2021 Oct;18(10):1223-1232.