“这项研究的重点是利用质谱成像实现更高分辨率和更高覆盖率的非目标检测，同时保留连续的空间信息，”高级团队成员兼共同高级作者王凤贤博士告诉 DeepTech。王凤翔所指的研究就是iPEX技术。它的起源不仅贯穿了他的博士生涯，而且有效解决了空间蛋白质组学中的一个问题：高分辨率和高灵敏度之间的中心矛盾。北京时间11月13日，《自然》杂志在线发表了西湖大学邹一龙团队和Kiry D. Piatkevich团队的一项开创性研究。他们开发了“通过扩展进行原位成像蛋白质组学（iPEX）”。 （来源：Nature）该技术基于水凝胶蛋白质固定化、组织炎症和maspectrometry.sas图像分析，使研究人员能够在不依赖抗体的情况下以1至5μm的精度绘制蛋白质的空间分布图。es，灵敏度提高了10到100倍。这不仅提供了蛋白质“地理坐标”的清晰可视性，而且还捕获了阿尔茨海默病模型中线粒体和脂肪酸代谢早期紊乱的信号，为揭示复杂疾病的分子图谱开辟了新途径。 （来源：受访者提供） 揭示你的蛋白质：看得清楚、测量准确。空间蛋白质组学技术长期以来面临三大困境。首先，免疫荧光和成像质谱等常规技术依赖于预先制备的特异性抗体。必须提前知道目标蛋白，并且无法发现新蛋白的功能。蛋白质检测性能低，难以覆盖复杂组织中的蛋白质网络。其次，该技术结合了激光捕获显微切割和液相色谱-质谱分析，需要将组织切成小块，提取蛋白质，并使用液相色谱-串联质谱法对其进行鉴定。可以进行非特异性分析，但无法维持组织的空间连续性。这使得获得整个组织的蛋白质全景变得困难。样品分析性能低。第三，传统的MALDI质谱成像无需标记即可进行非靶向分析，但受到仪器分辨率和单个像素可检测的蛋白质量的限制。它通常可以识别少于 100 种蛋白质，分辨率为 20 至 100 μm。由于无法区分单个细胞层和突触等微观结构，很难满足菠萝详细裂解微结构的需求。 “我们需要一种技术，能够在不依赖抗体的情况下发现新的蛋白质，同时保持组织空间的完整性并看到微米水平的微小分布，”王凤翔说。扩展米显微镜检查允许组织在水凝胶内各向同性膨胀，从而可以通过光学显微镜观察更精细的结构。 “这启发我们看看是否可以将这个想法应用到质谱成像中。”首先，组织蛋白质被“固定”在由水凝胶制成的“网络”中，该网络像气泡一样物理膨胀三到七倍，增加蛋白质之间的距离并将其去除。小分子代谢物和脂质干扰物质只留下“扩展的蛋白质图谱”。 Luego 质谱仪的激光用于逐点扫描放大的组织。如果用激光“击中”每个点，离子就会飞走。质谱仪立即“称量”这些离子并获得一系列“分子量条形码”，即质荷比。 “通过分析每个像素的信号，我们不仅可以知道存在哪些分子，还可以知道分子在组织内的具体分布。” （来源：《自然》）“简而言之，iPEX就像“相机”和“秤”的组合。 “它不仅可以同时观察多种蛋白质，而且还保留了它们在组织内的精确坐标，让我们在高分辨率和高通量之间找到了平衡。”王凤翔总结道。实验结果表明，iPEX的蛋白质检测灵敏度比传统MALDI高1~2个数量级，有效像素尺寸达到1~5μm，可以检测单个样本中600~1500个蛋白质，同时捕获蛋白质的空间共定位关系。场景iPEX在Nario上的三次“验证” 在三年半的研发过程中，王凤祥和他的团队经历了三个阶段，第一年半用于反复探索技术流程，第二年致力于验证系统，最后一年专注于探索iPEX在真实中的性能。在世界范围内，他们在不同类型的样品和模型上对该技术进行了三次测试。精细结构清晰可见。在小鼠视网膜中，iPEX 将有效像素尺寸 (EPS) 减小至约 4.8 μm，可以解析厚度仅为 15 至 25 μm 的外突触层 (OPL)，并检测到 334 个潜在蛋白质（超过 2 个独特的肽），比传统质谱的图像多约 16 倍。 iPEX 绘制了突触相关蛋白（例如 CLTC）的特定分布，以及 OPL 中标记蛋白（例如 SAG 和 DYNC1H1）的分层定位，在蛋白质水平上提供了精细神经元回路和视觉信号传导机制的直接证据。 （来源：Nature）检查多功能性和稳定性。在小鼠小脑中，获得了3.9μm的EPS，检测到了640种潜在蛋白质，并精确识别了颗粒层、分子层和小脑核等结构。 EPS 为 2.4 μm小鼠肠道中含有 1,001 种蛋白质。像素合并可以自动再现肌肉层、隐窝和绒毛的结构。此外，在绒毛膜层中观察到桥粒斑蛋白（DSP）的高表达。在 102 天成熟的人脑类器官中，1241 个蛋白质发出信号蛋白分布细胞特异性标记物，例如神经上皮和神经元，为类器官发育研究提供了蛋白质水平的空间模型。在小鼠肝脏组织中，中央静脉结构被清晰识别，检测到的肽在三个重复中 92% 一致，支持了该技术的稳定性。总体而言：iPEX可以在软组织/硬组织/含腔结构/类器官等多种场景下实现高分辨率、广谱的蛋白质检测。每次实验可识别 600 至 1500 个蛋白质，其灵敏度比传统质谱法高 10 至 100 倍。 （来源：Nature）更重要最后，在阿尔茨海默病 (AD) 的 5xFAD 小鼠模型中，iPEX 被用来回答一个重要问题：早期分子异常是否比典型病理学更早被观察到？在小鼠中，我发现纤维束区域的髓磷脂碱性蛋白特征肽显着减少，这表明髓磷脂损伤具有明显的空间特异性。通过将与线粒体功能相关的几种蛋白质的异常与电子显微镜和活细胞成像相结合，证实线粒体形态在早期就发生了肿胀和嵴破坏等变化。在 Aβ 沉积量低且无明显行为异常的 2 个月大 AD 小鼠中，iPEX 捕获到纤维束、海马、皮质和其他区域中 ACAA1（乙酰辅酶 A 酰基转移酶 1）特征肽的一致下调。 （来源：Nature）此外，体外实验表明 ACAA1 功能障碍会导致多种长链多聚酶水平降低饱和脂肪酸（DHA、EPA、DPA、AA）和多不饱和脂肪酸的异常积累。两条链很长，主要是C24。野生型 ACAA1 可以挽救这种缺陷，而携带 N392S AD 风险突变的 ACAA1 则不能。这些证据支持 ACAA1 下调和相关脂质代谢失衡可能是阿尔茨海默病进展中最早的风险事件之一，而 iPEX 提供了一种技术手段来阻断这种空间分子特征。第一代技术仍处于起步阶段。尽管iPEX显示出巨大的潜力，但王凤翔承认，该技术距离真正成熟还有很长的路要走。首先是流程复杂。从样品处理和扩展到质谱成像和数据分析，每个步骤都涉及化学反应和物理参数的精确控制。操作流程多，标准化要求高。现在，整个流程的自动化、标准化还没有实现。 “该团队正在建立一个更加简化和可重复的操作系统，以减少对实验经验的依赖。”其次，蛋白质鉴定的准确性仍有提升空间。目前，iPEX 主要依靠初级质谱的质量信息进行肽匹配，其区分异构体和具有相似质量的分子的能力有限。未来，研究团队计划将高分辨率质谱和二次质谱与协同检测策略相结合，进一步提高蛋白质鉴定的准确性和覆盖率。第三，数据量巨大。以约 50 μm 的像素分辨率扫描整个大脑样本，可以从单个大脑切片中生成数百 GB 的数据，这对计算、存储和分析提出了非常高的要求。王凤翔表示，团队正在努力开发更加人性化的数据处理流程和软件平台，实现“原始信号到蛋白图谱一键生成”。最后，晋升标准高。质谱成像设备价格昂贵并且需要大量的计算资源。目前，iPEX适合在拥有高端平台的科研机构进行初步应用。该团队希望将实验过程标准化和自动化。自动化将逐步降低使用门槛，让更多的实验室能够应用该技术。未来，研究团队计划通过基础研究的产业转化和临床应用两条主线推动应用iPEX的发展。在基础研究层面，iPEX率先实现了“微米级分辨率+深度蛋白质覆盖”的原位分析，让科学家能够直接观察微观组织（突触、单细胞层）内的蛋白质分布。rs 等）。这为分析神经回路的构建、组织稳态的维持和胚胎发育等重要过程提供了视觉证据。在临床转化层面，我们基于iPEX发现的早期ACAA1蛋白紊乱，探索其在临床诊断中的应用以及脂肪酸干预策略在AD早期治疗中的可能转化。此外，团队计划进一步优化该技术的适应性，并将其应用于样本患者诊所，分析人类疾病的特征，支持临床诊断和治疗。 “iPEX仍然是第一代技术，我们希望稳定和标准化流程，使其能够真正应用于临床。”王凤翔说。 1. 王凤、孙成、吴TW。等人。 iPEX 能够在组织扩张过程中实现微米级分辨率的深层空间蛋白质组学。自然（2025）。 https://doi.org/10.1038/s41586-025-09734-0 男人设计/排版：何辰龙
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