中國醫學科學院藥物研究所天然藥物活性物質與功能國家重點實驗室賀玖明團隊在《Theranostics》期刊發表的題爲“Evaluation of the tumor-targeting efficiency and intratumor heterogeneity of anticancer drugs using quantitative mass spectrometry imaging”的研究成果，採用空氣動力輔助解吸電噴霧離子化（AFADESI）技術和基於人工神經網絡（ANN）的虛擬校正-定量質譜成像（VC-QMSI）方法，建立了針對紫杉醇及其衍生物前藥的體內定量成像方法，爲評估該類藥物的腫瘤靶向效率和瘤內異質性分佈提供了直觀有效的途徑，也爲靶向抗腫瘤新藥研發提供了有力的研究工具。
中文標題：使用定量質譜成像評價抗癌藥物的腫瘤靶向效率和腫瘤內異質性
研究對象：A549細胞異種移植的裸鼠
發表期刊：Theranostics
影響因子：8.579
發表時間：2020年2月
合作單位：中國醫學科學院藥物研究所重點實驗室
運用生物技術：空間代謝組學
● 研究背景
可區分正常組織和腫瘤組織的靶向抗腫瘤藥物開發是癌症治療研究中的關鍵問題。在新藥研發的早期，如何快速評估抗癌藥物的腫瘤靶向性非常重要，且瞭解藥物在腫瘤內的異質性分佈更具挑戰。開發一種高精度、高靈敏度的定量成像分析方法有望解決這一難題。質譜成像是一種無需標記的分子成像技術，它可提供有關生物體內藥物和代謝物分佈的時空信息，其在藥物開發領域的應用正在迅速增加。紫杉醇具有很強的抗腫瘤活性，但直接用藥常伴隨有骨髓抑制、神經毒性等嚴重不良反應；近年來臨牀致力於對紫杉醇進行結構優化、劑型改造或前體藥物開發，以提高藥物的腫瘤靶向能力，減少副作用。本研究建立了紫杉醇及其衍生物前藥的體內定量成像方法，評估了該類藥物的腫瘤靶向效率和瘤內異質性分佈。
● 實驗設計
通過構建含已知濃度藥物的模擬生物組織，建立了定量質譜成像標準曲線；採用空氣動力輔助解吸電噴霧離子化質譜成像（AFADESI-MSI）技術，同時採集藥物、藥物代謝物和內源性代謝物信息；以內源性代謝物爲內標，結合ANN方法，構建了生物組織中質譜響應基體效應自動預測與校正的迴歸模型，對動物切片的單位像素進行逐一定量，從而建立了整體動物體內藥物質譜成像分析方法。將該方法用於評估靜脈注射紫杉醇（PTX）、紫杉醇脂質體（PTX-liposome）和紫杉醇前藥（PTX-R）在A549細胞異種移植裸鼠中的靶向效率和瘤內的分佈異質性。
● 研究結果
1.基於人工神經網絡的虛擬校正-定量質譜成像策略
該策略的步驟如下：採用含有相同藥量的不同類型的模擬組織，篩選出與藥物響應強度變化緊密相關的內源性代謝物，並建立藥物的相對響應強度（相對校正因子RCF）與內源性代謝物離子強度之間的ANN模型（圖1A）。根據該模型自動預測整體動物切片中每個像素的RCF值(RCFpredicted)，並根據公式Intensitycal = Intensity /RCFpredicted獲得校正後的藥物響應強度（Intensitycal）。將校正響應值用於構建標準曲線，其線性相關係數從未校正的0.45增至校正後的0.99（圖1C）。使用校正後的標準曲線確定整體動物體內的藥物絕對含量。此外，該方法利用豐富的內源性代謝物質譜信息，通過機器學習可自動識別動物體內的生理分區（圖1D）；它可替代需在光學或H&E染色指導下的人工分區方法。綜上，VC-QMSI可用於複雜的整體動物樣本中藥物的空間分辨定量分析（圖1E）。
圖1 | VC-QMSI策略在整體動物組織中準確定位抗腫瘤藥物的過程示意圖
（A）基於內源性代謝物的機器學習方法預測相對校正因子的示意圖；
（B）不同器官的相對校正因子成像以及相對校正因子預測值和實測值的比較；縮寫：H心臟，Li肝臟，Sp脾，Lu肺，K腎，Br大腦，M肌肉，Tu腫瘤；
（C）以藥物含量-未校正的藥物響應強度構成的標準曲線和以藥物含量-校正後的藥物響應強度構成的虛擬校正標準曲線對比；
（D）通過使用K均值和t-SNE聚類分析進行自動像素標記的整體動物分割圖像；
（E）整體動物體內藥物定量的可視化結果以及光學圖像；
2.噴霧溶劑選擇
考察了多種有機溶劑/水組合以及揮發性鹽對藥物響應值的影響，最終優選出乙腈：水（5:5）作爲最佳噴霧溶劑。它能對藥物及內源性代謝物進行有效的解吸、提取以及離子化，達到靈敏準確的定量結果。
3.PTX在整體動物中的時空分佈
PTX組和PTX-liposome組：PTX在動物體內呈廣泛分佈，在心、肝、脾、肺、腎、肌肉、腸、胃和腫瘤組織中均有分佈；在健康組織中的含量遠高於PTX-R組；給藥後期可觀察到PTX在胃腸道中大量積累，而在腎組織中幾乎不見，提示PTX可能主要通過膽汁-糞便途徑排泄。PTX-R組：與前兩組的廣泛分佈不同，PTX-R主要分佈於腫瘤組織，其次是肺和腸。三組小鼠腦中均沒有明顯的藥物分佈。就24h內的腫瘤組織藥物暴露量而言，PTX-R組與PTX-liposome組相當，是PTX組的2倍；以PTX組爲參比，PTX-R組的相對靶向效率（RTE）是PTX-liposome組的近50倍。以上證明PTX-R有良好的腫瘤靶向能力。
圖2 | 三個給藥組在不同時間點的AFADESI-MSI可視圖
（A）PTX在整體動物體內的時空和定量分佈；
（B）PTX在腫瘤組織中的時空和定量分佈；
4.PTX-R的瘤內異質分佈
腫瘤根據形態學的異質性可分爲不同的微區（圖3A，3B）。基於代謝物特徵採用t-SNE和k-means等手段得到的腫瘤微區自動識別的結果（圖3C）與H＆E染色結果（圖3A）高度一致。PTX-R在腫瘤壞死區域和膠原蛋白區域的含量明顯高於腫瘤薄壁組織區域（圖3D，3E, 3F），表明PTX-R具有出色的腫瘤穿透能力。對比腫瘤的薄壁組織和間質區域，PTX-R更多地積累於腫瘤中未明顯分化的區域，比如腫瘤的膠原蛋白區域和脂肪組織。這種藥物在腫瘤微區分佈的異質性值得進一步研究，它對於認識腫瘤的生長、侵襲、對藥物的敏感性以及預後均有重要作用。
圖3 | PTX-R在瘤內的異質分佈
（A）腫瘤組織的H＆E染色圖像；
（B）放大倍數（×20）的代表性腫瘤微區；
（C）基於代謝物譜的腫瘤微區的t-SNE空間分佈；
（D）PTX-R在腫瘤微區中的分佈；
（E）藥物離子成像和H＆E染色成像之間的耦合匹配疊加圖；
（F）腫瘤微區中PTX-R的定量分佈；
● 研究結論
本文采用無需標記的AFADESI和VC-QMSI技術成功建立了針對紫杉醇及其前藥的定量質譜成像方法，評估了該類抗腫瘤藥物的腫瘤靶向效率和瘤內分佈異質性，並提供了直觀的實驗證據表明設計的紫杉醇前藥具備優異的腫瘤蓄積能力和低全身毒性。進一步證明AFADESI-MSI技術具有高靈敏和寬覆蓋的特點，可在整體動物的體內微區同時可視化各種類型的藥物、代謝物和內源性代謝物。VC-QMSI方法將內源性代謝物作爲內標，建立ANN模型；根據模型預測每個像素的RCF值，並校正藥物離子強度，從而實現藥物在整體動物和亞器官組織中的定量可視化。紫杉醇前藥及其代謝物的體內定量分佈研究有助於從藥物的保留、消除、靶向和釋放四個角度設計有效的腫瘤靶向藥物。所建方法有助於預測與藥物分佈相關的藥效和安全性，在抗腫瘤藥物研發早期進行直接快速的藥效篩查，減少損耗、降低成本。此外，本研究對闡明藥物的功效、毒性和耐藥性提供了一個深入的視角，有助於抗腫瘤藥物的設計和優化。
原文文獻
Jin Zhang, et al. (2020). “Evaluation of the tumor-targeting efficiency and intratumor heterogeneity of anticancer drugs using quantitative mass spectrometry imaging.” Theranostics 10(6): 2621-2630.
原文鏈接 ：
https://www.thno.org/v10p2621.pdf
縮略語：
AFADESI：Airflow-Assisted Desorption Electrospray Ionization，空氣動力輔助解吸電噴霧離子化；ANN：Artificial Neural Network，人工神經網絡；VC-QMSI：Virtual Calibration Quantitative Mass Spectrometry Imaging，虛擬校正-定量質譜成像；AFADESI-MSI：Airflow-Assisted Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry Imaging，空氣動力輔助解吸電噴霧離子化質譜成像技術；PTX：Paclitaxel，紫杉醇；PTX-liposome，紫杉醇脂質體；PTX-R：Paclitaxel Prodrug，紫杉醇前藥；RCF: Relative Calibration Factors，相對校正因子；H&E：Hematoxylin & Eosin，蘇木精-伊紅；RTE：Relative Targeting Efficiency，相對靶向效率；t-SNE：t-distributed Stochastic Neighbour Embedding，t分佈隨機鄰域嵌入；k-means：k-means Clustering Algorithm，k均值聚類算法
文末看點
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文章來源於鹿明生物