DESI MS Imaging Using SONAR™: A Novel Method to Image Precursor Ions and Fragment Ions for Molecular Identification in a Single Experiment

Význam tématu

Mass spectrometry imaging (MSI) s technikou DESI je klíčovou metodou pro mapování prostorové distribuce přírodních a patologických molekul v biologických tkáních bez destrukce vzorku. Integrace nového datově nezávislého akvizičního režimu SONAR do DESI workflow umožňuje paralelní sběr informací o prekurzorových a fragmentačních iontech v jednom měření, což zkracuje dobu analýzy a zvyšuje spolehlivost identifikace.

Cíle a přehled studie

Cílem této studie bylo implementovat SONAR režim na hybridní kvadrupól-QTof přístroji Xevo G2-XS a otestovat jeho schopnost současně zobrazit lipidové prekurzory i fragmenty přímo z plátků kryokrájené mozkové tkáně potkana. Studie demonstruje bezproblémový přechod od neřízeného sběru dat k robustní identifikaci biomarkerů lipidy.

Použitá metodika a instrumentace

Analýzy byly provedeny na kryotemem připravených řezích potenciálně biologicky významné mozkové tkáně potkana. Vzorky se vkládaly do DESI zdroje bez další úpravy. Ionizace probíhala v pozitivním i negativním režimu při průtoku rozpouštědla MeOH: voda (95:5) 2 µl/min a tlaku nebulizačního plynu 5 bar. SONAR režim zajišťuje opakovaný sken kvadrupólu v okně m/z s nízkou a následně vysokou kolizní energií (LE a HE) pro každý pixel (100 × 100 µm). Získaná data se vyhodnocovala v softwaru HDI™ v1.4, MassLynx™ a DriftScope™ a k identifikaci lipidů se využila databáze LipidMaps.

Použitá instrumentace

• Xevo G2-XS QTof Mass Spectrometer
• 2D DESI Imaging Stage
• MassLynx Software (SCN 949)
• HDI Software v1.4
• DriftScope Software

Hlavní výsledky a diskuse

LE spektra odhalila intenzivní lipidové ionty v oblasti m/z 700–900. HE spektra poskytla fragmenty od m/z 100 do 900. Pro lepší interpretaci byly zkoumány 2D a 3D datové kostky v DriftScope, kde bylo možné spočítat vazbu mezi prekurzorem a jeho fragmenty. V HDI se použila dvoukroková korelace: nejprve podle kvadrupólového m/z, poté prostorová korelace pomocí Pearsonova koeficientu pro zvýšení specificity. Identifikována řada lipidů: v pozitivním režimu PC(16:0/16:0)[H]+, PC(16:0_18:1)[K]+, PC(16:0/16:0)[Na]+; v negativním spektru plasmalogeny a glycerofosfolipidy s charakteristickými fragmenty mastných kyselin (FA 16:0, 18:1, 20:4, 22:6).

Přínosy a praktické využití metody

• Simultánní zobrazení prekurzorů a fragmentů v jednom měření
• Omezení potřeb manuálních MS/MS experimentů
• Zvýšená přesnost identifikace lipidů v komplexních vzorcích
• Rychlé a netoxické vzorkování biologických tkání

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekává se rozšíření SONAR-DESI přístupu na další třídy biomolekul, například metabolity a peptidy, včetně kombinace s iontovou mobilitou. Dále se předpokládá integrace umělé inteligence pro automatizované zpracování vícerozměrných dat a rozšířená aplikace v klinické histopatologii a farmaceutickém vývoji.

Závěr

Implementace SONAR do DESI MSI výrazně zjednodušuje workflow profilování lipidů v biologických tkáních tím, že umožňuje simultánní sběr prekurzorových i fragmentačních dat. Tato metoda přináší vyšší specifičnost, rychlost a prostorové rozlišení bez nutnosti cílených MS/MS kroků.

Reference

1. L. S. Eberlin et al., Non-destructive, Histologically Compatible Tissue Imaging by Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry; Chembiochem. 2011, 12(14):2129–2132.
2. L. A. Gethings et al., Lipid Profiling of Complex Biological Mixtures by LC/MS Using a Novel Scanning Quadrupole DIA Strategy; Rapid Commun Mass Spectrom. 2017, 31:1599–1606.