Metabolites Analysis in Mouse Brain Using the Image Analysis Function of IMAGEREVEAL MS

Význam tématu

MALDI-MSI umožňuje prostorovou vizualizaci metabolitů přímo ve tkáňových řezech a v posledních letech díky pokroku v instrumentaci významně narostla schopnost detekce a přesnosti. Integrované softwarové nástroje pro redukci dimenzionality a statistickou analýzu dat usnadňují identifikaci klíčových molekulárních distribucí bez potřeby manuálního vyhodnocování tisíců spekter.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo předvést kombinovaný postup segmentační analýzy pomocí UMAP a funkce extrakce podobných obrazů v softwaru IMAGEREVEAL MS pro efektivní identifikaci charakteristických m/z signálů v řezech myšího mozku. K experimentu sloužil přístroj iMScope QT s kvadrupólovým TOF a atmosférickou MALDI ionizací.

Použitá metodika a instrumentace

• Příprava vzorků: myší mozkové řezy silné 8 μm na ITO sklíčkách, matrix α-cyano-4-hydroxycinnamová kyselina nanesená sublimačně pomocí iMLayer (250 °C, 0,7 μm).
• MALDI-MSI podmínky: pozitivní iontový režim, m/z 100–210, laserová intenzita 65, průměr las. paprsku 2 j. m., detektorové napětí 2,1 kV, kalibrace DHB klustrovými ionty.
• Software: IMAGEREVEAL MS pro vizualizaci a statistickou analýzu; Python s UMAP pro redukci dimenzionality.

Hlavní výsledky a diskuse

Segmentační analýza UMAP rozdělila obraz MSI na osm klastrů s charakteristickou prostorovou distribucí (např. C6 zobrazující hippocampus a cerebellární granulární vrstvu). Následná extrakce podobných obrazů identifikovala signály m/z 104,107 a 203,223 odpovídající cholínu a spermínu. Tento přístup kompenzuje ztrátu m/z informace při redukci dimenzionality a umožňuje rychlou molekulární identifikaci.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlé zpracování rozsáhlých MSI dat bez nutnosti manuálního vyhodnocení každého spektra.
• Automatizovaná identifikace molekulárních markerů a jejich prostorové lokalizace.
• Aplikace v neurochemii, farmakologii, toxikologii, QA/QC a průmyslové biologii.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Vývoj algoritmů pro automatický odhad optimálního počtu klastrů.
• Integrace dalších metod redukce dimenzionality nebo strojového učení.
• Rozšíření analýzy na jiné typy tkání, větší m/z rozsahy a dalších iontové režimy.
• Propojení prostorové MSI s MS/MS pro potvrzení struktury detekovaných molekul.

Závěr

Kombinace segmentace pomocí UMAP a funkce extrakce podobných obrazů v IMAGEREVEAL MS výrazně zefektivňuje analýzu MALDI-MSI dat. Umožňuje rychlou lokalizaci a identifikaci klíčových metabolitů ve tkáňových řezech, což rozšiřuje možnosti aplikací v biomedicínském výzkumu.

Reference

1. Soichiro Ikuta, Naho Shinohara, Kaoru Nakagawa, Takushi Yamamoto, Eiichiro Fukusaki, Shuichi Shimma. Visualization of Glutamate Decarboxylase Activity Localization in Germinated Legume Seeds with the iMScope™ QT. Shimadzu Application Note No. 80.
2. Shuichi Shimma, Yoshihiro Tamada, Adinda Putri Wisman, Shuji Hirohata, Katsuya Gomi, Eiichiro Fukusaki. Visualization of Phospholipids and Glucose in Rice Koji Using Microscopic Mass Spectrometry Imaging. Shimadzu Application Note No. 64.
3. Shuichi Shimma, Emi Takeo, Kaoru Nakagawa, Takushi Yamamoto, Eiichiro Fukusaki. Enzyme Histochemistry Using Mass Spectrometry Imaging. Shimadzu Application Note No. 68.
4. Tsuji Y., Yamaguchi S., Nakamura T., Ikegawa M. Mass Spectrometry Imaging (MSI) Delineates Thymus-Centric Metabolism In Vivo as an Effect of Systemic Administration of Dexamethasone. Appl. Sci., 11, 10038 (2021).
5. Smets T., Verbeeck N., Claesen M., et al. Evaluation of Distance Metrics and Spatial Autocorrelation in Uniform Manifold Approximation and Projection Applied to Mass Spectrometry Imaging Data. Anal. Chem., 91, 5716–5714 (2019).