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病理组织学与MALDI成像的无缝衔接:QuPath 与SCiLS Lab软件的联用

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MALDI成像技术为研究人员和病理学家提供了一种在空间维度、对组织样本进行分子信息分析的重要工具。作为一种免标记的检测技术,可以分析多种类型的化合物,如代谢物小分子、脂质、多肽、聚糖、蛋白质和药物分子等,可用于寻找疾病标志物、探索不同组别之间的差异,或者确定药物分子的空间分布等。传统组织学是病理学领域的标准检测工具,它依赖于病理学专家对于不同组织细胞之间的形态差异的可视化判断。为了加深对病理组织的理解和认识,常常需要将MALDI成像数据与组织学信息关联起来。

QuPath是一款用于病理学和生物图像分析的开源软件[1] ,它提供了多种注释工具,利用这些工具、病理学家可以对不同的细胞形态或组织形态加以标注。SCiLS? Lab是布鲁克开发的、用于质谱成像数据的统计分析软件。为了更好地将两种信息整合在一起,布鲁克开发了一款叫做 “QuPath to SCiLS? Lab” 的软件插件,借助于该插件,可以将QuPath的区域注释导入到SCiLS? Lab中,把两者的数据关联起来、协同分析。

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图1. Qupath与SCiLS? Lab软件的整合分析

图1展示的实验是对大鼠肾脏组织切片先后进行MALDI质谱成像数据采集和H&E染色。图1A是经过H&E染色后大鼠肾脏组织的整体图片。其中,红色方框为待分析区域。图1B为放大之后的图片,其中的黄色不规则区是病理学家利用QuPath软件、根据组织形态进行的区域注释。注释信息通过 “QuPath to SCiLS? Lab” 软件插件导入到SCiLS? Lab中,区域的位置、轮廓、名称等信息会直接呈现在SCiLS Lab的软件界面。图1C和1F是利用SCiLS? Lab对MALDI成像数据所做的空间聚类分析(Segmentation)结果。空间聚类分析是一种无监督的统计分析工具,它不需要用户提供任何先验信息,根据分子组成的相似性(分子表型)来对区域做划分。由于导入了QuPath的区域注释信息,图1C中同时呈现出了组织形态学注释结果和MALDI成像的分子表型分区结果。这样可以很方便地对两者做重叠比对,把组织的表观形态特征与分子特征联系起来、综合分析,能对数据做出更加正确合理的解释,加深人们对于病理组织的认识。除此之外,对于当前划定的目标区域,例如黄色区域,可以借助空间聚类分析可进一步细分,获得从分子层面更深一步的认识,对我们的研究工作具有重要的意义。

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图2. MetaboScape?软件对不同区域进行分子信息标注

针对上述的目标组织区域,还可以将其对应的MALDI成像数据导入到布鲁克的MetaboScape?数据库检索软件之中,对数据进行深度挖掘。MetaboScape?独特的T-Rex3算法在MALDI成像数据集中完成特征提取,可以获得在该划分区域内的特征峰,并可对其进行分子信息标注。

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图3. 布鲁克timsTOF fleX空间组学质谱仪

QuPath与SCiLS? Lab整合的实验流程,适用于布鲁克全部的MALDI成像质谱仪。基于timsTOF fleX质谱仪,布鲁克提出了空间定位组学(SpatialOMx?)解决方案,QuPath与SCiLS? Lab联合使用,完美地契合于该方案的 “空间定位” 步骤 —— 即依据MALDI质谱成像数据的统计分析结果、来获得区域的边界信息, “QuPath to SCiLS? Lab” 插件可以快速地实现组织形态学分区与空间聚类分析(Segmentation)的重叠比对和综合分析,从而给出更加可靠的区域划分结果,为下一步针对特定区域的深度分子信息挖掘奠定坚实的基础。

参考文献: 

[1] Bankhead P. et al. (2017). QuPath: Open source software for digital pathology image analysis. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-017-17204-5

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