质谱成像(Mass Spectrometry Imaging, MSI)是一种无需标记、可保留空间信息的分子可视化技术，广泛用于疾病机制、药物开发、食品安全和材料表征等领域。然而，实现可靠的原位非靶向代谢物鉴定始终是核心挑战：全扫描MS1仅能依靠精确分子量匹配注释化合物，无法区分同分异构体；串联质谱(MS2)虽能提供结构信息，但传统数据依赖采集(DDA)需牺牲空间分辨率或成倍延长分析时间，且偏向高丰度物质。
针对这一矛盾，中国科学院成都生物研究所周燕团队提出聚类重采样质谱成像(CR-MSI)。相关成果以“In Situ Untargeted Metabolite Identification and Spatial Mapping by Clustering Resampling Mass Spectrometry Imaging”为题发表在Analytical Chemistry上。
该方法的核心思想是将原位MS2采集从逐像素扫描转化为少数代表性位点检测：先通过全扫描MSI获取MS1数据，探索空间化学异质性；再利用液相微萃取在异质性指导下对各亚区表面萃取，通过链式电喷雾电离(chain-ESI)进行非靶向MS2采集。链式ESI可在皮升每分钟量级超低流速下稳定电离，适合从单个成像像素获取大量MS2谱图。
除方法本身外，研究团队还开发了集成自动化装置和基于Python的多进程数据处理软件，将大鼠冠状切片的总采集与处理时间缩短至约2.2小时。配套的自动多步连续聚类(Auto-MSCC)算法可迭代细分主导聚类，自动将粗特征区域划分为化学均一亚区并推荐LESA采样点，使MS2采集从依赖经验转变为数据驱动。同时，MSI数据采集与处理同步进行，提高了效率和整体通量。
在大鼠脑切片中，CR-MSI采集到1175个MS2物种，unique MS2较传统DDA-MSI提升410%，并鉴定了819个内源代谢物，MS2覆盖度甚至超过全组织提取液的LC-MS/MS。牛磺酸、亚精胺/精胺及多种磷脂呈现出清晰的区域特异性分布，表明该方法能在保留空间信息的同时提供可靠的原位结构鉴定。
研究团队认为，CR-MSI代表原位MS2采集的一种转变——从逐像素网格采集转向化学异质性引导的代表性位点快速分析，展现出快速、高效、非靶向的原位代谢物鉴定能力。该方法可兼容DESI、MALDI、nanoESI、pulsed-DC ESI、InESI等多种MSI与LESA电离平台，为空间代谢组学、药物发现和疾病机制研究提供了新的通用思路。
作者：宋池
