背景介绍
肺癌是发病率和死亡率增长最快、对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。根据报道，近50年来许多国家肺癌的发病率和死亡率均明显增高，男性肺癌发病率和死亡率均占所有恶性肿瘤的第一位，女性发病率和死亡率占第二位。肺癌的病理类型主要包括非小细胞性肺癌和小细胞性肺癌两类。非小细胞性肺癌约占肺癌的80%-85%左右，包括腺癌、鳞癌等。而小细胞肺癌约占肺癌的15%-20%左右。对肺癌进行准确病理分型对有效治疗肺癌和研究肺癌发病发展的机制机理具有极其重要的作用和意义，近年来已经成为相关领域的研究热点和重点之一。
图1 肺组织示意图
目前临床领域对肺癌的良恶性判断和亚型分型主要依赖HE染色、免疫组化等形态学病理手段，结合NGS（下一代测序技术）分子病理指标进行，这些方法不仅需要涉及多种类型的仪器，耗时长，前处理复杂，且在诊断中十分依赖医生的个人经验和判断，缺乏指标化标准。
借助岛津公司成像质谱显微镜iMScope平台，岛津中国创新中心与北京某知名三甲医院病理科合作开发了多角度肺癌分型病理诊断的新方法。该方法一方面从统计学角度实现对腺癌和鳞状细胞癌两种非小细胞肺癌亚型进行非靶向分型，另一方面通过发现的多种小分子空间标志物实现对癌症中心和癌旁组织分区，小细胞癌和非小细胞癌分型，以及腺癌和鳞状细胞癌亚型分型的直接判断，从而开辟出一条单独依赖于质谱成像手段即可实现肺癌全流程分型的新路径。
腺癌和鳞状细胞癌非靶向统计学分型
利用iMScope对人腺癌与鳞状细胞癌临床样本进行质谱成像数据采集后，使用岛津IMAGEREVEAL软件对数据进行处理。分别在已知腺癌与鳞状细胞癌癌症中心组织的质谱成像对应的显微图像中圈出5个ROI（感兴趣区域）区域（红圈和蓝圈对应区域），每个ROI区域包含大约300个采集点，然后使用IMAGEREVEAL软件中Differential Analysis模块进行PCA（主成分分析）运算，比较二者统计学差异和分类情况。
图2 基于PCA的非小细胞肺癌临床统计学分型
由综合质谱对比结果可见，人非小细胞肺癌的腺癌与鳞癌两个亚型存在大量小分子特征物质和差异物质，直接对综合质谱图中的所有碎片进行非靶向的统计学分析，有助于减少分析工作量，同时可提高统计学分型的直观性和准确性。根据PCA分类图，通过对10个ROI区域（红色点代表腺癌ROI区域，蓝色点代表鳞癌ROI区域）直接进行PCA分析，可以获得两组直接对应腺癌和鳞癌的统计学分类（红色大圈代表腺癌分组，蓝色大圈代表鳞癌分组），该方法不需进行复杂的标志物分析即可直接获得不同类型分型的结果，简单快捷而准确。
肺癌全流程靶向分型
利用iMScope对人肺癌临床样本进行质谱成像数据进行采集后，使用Imaging MS Solution Postrun Analysis软件同时对肺癌临床样本的质谱成像数据进行处理。分别定向提取m/z 775.55, m/z 885.55，m/z 861.55和m/z 673.48等4个碎片的图像，其中m/z 775.55作为癌症中心与癌旁的空间特征标志物，m/z 885.55和m/z 861.55组合作为小细胞癌（SCLC）和非小细胞癌（NSCLC）的空间特征标志物，m/z 673.48作为非小细胞癌亚型腺癌（AC）和鳞状细胞癌（SCC）的空间特征标志物。
图3 肺癌全流程靶向分型分析流程
通过提取m/z 775.55的质谱成像图，可以清晰观察到其在癌症中心和癌旁组织中呈现不同的分布：该碎片在癌症中心低表达，而在癌旁组织中高表达。通过m/z 775.55，可以实现直接对同一来源肺癌组织的癌症中心区域的精确划分和位置界定，并可以以此为依据，直接指导下一步具体分型研究的实施。
通过提取m/z 885.55和m/z 861.55两种碎片的质谱成像图，可以清晰观察到这两种碎片在癌症中心区域中的不同类型的分型中具有*不同的分布：当二者均在癌症中心组织中高表达而在癌旁组织中低表达时，为非小细胞癌；当m/z 885.55在癌症组织高表达而m/z 861.55在癌旁组织高表达时，为小细胞癌。
通过提取m/z 673.48的质谱成像图，可以清晰观察到其在非小细胞癌的两种亚型中呈现*不同的分布：该碎片在腺癌（AC）中呈现癌症中心和癌旁组织的均匀表达，而在鳞状细胞癌（SCC）中，仅在癌旁组织中呈现高表达，在癌症中心组织呈低表达。值得注意的是，整个分型判断流程是在同一个临床样本内进行比较，有效排除了不同来源样本的涉及不同年龄、性别、地域、职业等干扰因素造成的组间对比的干扰，避免出现假阳性和假阴性的问题。
小 结
借助岛津成像质谱显微镜iMScope，岛津中国创新中心与北京某知名三甲医院病理科合作开发的多角度肺癌分型病理诊断的新方法，实现了在基于统计学的非靶向层面和基于多种空间标志物的靶向层面的肺癌多角度病理分型，在目前传统临床手段之外，开辟出一条操作简单且更易于指标化的新路径。成像质谱技术为肺癌等重大疾病在分子水平上进行病理分型研究提供了准确的物质定位定性和定量信息，未来有望为临床病理研究和应用等多个领域提供更多更可靠的实验数据和基础信息。
