该研究发表于《Nature Communications》，核心创新在于将量子级联激光中红外成像显微镜（QCL-MIR 成像）与基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI-MS 成像）结合，构建了一套 “快速定位 - 深度分析” 的空间组学研究方案（图1），解决了传统质谱成像在数据采集速度与分子鉴定深度之间的矛盾，为复杂生物样本的空间脂质组学分析提供了全新工具。研究团队通过多个生物模型验证了该技术的实力，从细胞到疾病模型均有突破性发现。

图1.激光红外成像通过空间上的引导锁定质谱成像的数据采集区域。（i）基于量子级联激光器的红外成像显微镜概述，以及激光红外成像引导质谱成像的具体流程。（ii）通过对光谱吸光度值进行二阶导运算，找出1466cm−1（CH₂弯曲振动）和1742cm−1（C=O振动）这两个特征峰来区分小脑纤维束（FT）和颗粒层（GL）。（iii）基于所选特征峰得到的分布图像和目标测试区域定义。（iv）基于单波数（1656cm-1）得到的参考图像。（v）基于所有高光谱数据集得到的图像与基于1656cm-1单波数得到的参考图像叠加显示。（vi）通过iprm-PASEF对锁定的小脑目标测试区域进行质谱成像。

精准定位微小组织区域，实现效率与深度

双提升

在 3D 细胞球体模型中，QCL-MIR 展现了强大的区分能力：在由成纤维细胞（CCD-1137Sk）和结肠癌细胞（HT-29）组成的双培养球体中，QCL-MIR 通过 1466 cm⁻¹（CH₂振动）和 1742 cm⁻¹（C=O 振动）的光谱差异，精准区分出成纤维细胞核心与癌细胞外层，与 MALDI 免疫组化结果完全吻合。后续 MSI 分析发现：癌细胞中磷脂酰肌醇（PI 34:1）富集，而成纤维细胞中溶血磷脂（LPI 18:0）含量更高，揭示了肿瘤微环境中脂质代谢的差异化重塑。

图2.对 CCD−1137Sk 成纤维细胞/HT-29 癌细胞共培养（BCF）体系与单细胞成纤维细胞培养（MCF）球体的多模态比较。

而在肾脏肾小球的分析中，QCL-MIR展现了效率提升的能力：QCL-MIR 成像技术通过对特征峰 1720 cm⁻¹ 进行积分识别出肾脏肾小球区域，引导 MSI 聚焦分析（图3）。值得注意的是，该方法将数据采集时间减少 95%（从全组织的 216,411 像素缩减至 8483 像素），却仍通过离子迁移串联质谱（iprm-PASEF）精准鉴定出 10 种神经节苷脂，且空间分布与已知功能区域高度一致。这意味着研究者可在相同时间内，获得比传统方法更丰富的分子细节。

图3.ARSA−/−小鼠肾脏的MIR（i）及离子图像（ii）

QCL-MIR 成像引导MSI实现脂质组学分析

为验证技术的准确性，研究团队选择了芳基硫酸酯酶 A 缺陷（ARSA−/−）的小鼠作为模型 —— 这类小鼠因代谢缺陷，肾脏会特异性积累硫脂，是天然的 “分子参照物”。

QCL-MIR成像技术通过对特征峰 988 cm⁻¹（硫脂头部基团）和 1466 cm⁻¹（CH₂弯曲振动）进行积分，精准定位硫脂富集的外髓质内带（ISOM）和内髓质 / 乳头（IMP）区域。结合 timsTOF-MSI 和 iprm-PASEF 技术，最终鉴定出 157 种硫脂，涵盖 SM4、SM3、SM2a 等 6 个亚类。

其中，最令人瞩目的是对几乎等质量的硫脂的区分：偶数链硫脂（SM4 38:2;O3，m/z 848.557）与奇数链硫脂（SM4 39:1;O2，m/z 848.591）质量差异极小，传统 MSI 无法区分，但 QCL-MIR 引导的离子迁移分离（480 ms 长梯度时间）实现了基线分离，再通过 iprm-PASEF 获得特异性碎片图谱，最终明确鉴定。

将 MSI 结果与 4D-LC-TIMS-MS 进行对比，发现两种方法鉴定的 SM4、SM3 硫脂数量相当，部分亚类（如 SM1a/b）的鉴定甚至更优，证实了该技术的可靠性。

 图4. QCL-MIR 成像引导TIMS-MSI 对 ARSA -/- 小鼠肾脏中的硫脂进行分析。

破解 “结构 - 离子迁移率” 规律，优化预测

算法

离子迁移率（CCS）是鉴定分子结构的关键参数，但现有预测模型（如 LipidCCS、DeepCCS）的预测结果与实验值偏差较大（图5）。研究团队利用 QCL-MIR引导 MSI 获得的海量硫脂数据，系统分析了分子结构与 CCS 的关系。 

图5.实验所得CCS值与模型预测CCS值的比较

研究发现：硫脂的糖基化程度、脂肪酸链长度、α- OH修饰均显著影响 CCS 值。此外，脂肪酸双键的顺式结构会使 CCS 值降低 1.3±0.2 Ų。总体而言，研究全面概述了六种不同硫脂类别的 CCS 行为（表 2）。这些发现为优化离子迁移率预测算法提供了直接实验依据，让未来的分子鉴定更精准。

表2.各硫脂亚类与结构-CCS 关系的相对值

锁定多发性硬化模型的“脂质标志物”

为展示临床价值，研究团队将技术应用于实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）小鼠 —— 这是人类多发性硬化的经典模型。QCL-MIR 通过 1466 cm⁻¹ 的光谱变化，快速识别出 EAE 小鼠脊髓的白质病变区域，其信号与 H&E 染色的病理结果高度一致（图6）。

 图6.QCL-MIR 成像引导 TIMS-MSI 分析EAE小鼠脊髓白质中的脂质重塑。

后续 MSI 深度分析发现，病变区域中神经酰胺 - 1 - 磷酸（CerP 34:1）和神经酰胺磷脂乙醇胺（CerPE 36:1）的含量较正常组织上调 25 倍以上。其中，CerP 已知与髓鞘损伤相关，而 CerPE 此前研究较少，其高富集提示可能参与谷氨酸稳态调控（与多发性硬化的兴奋性毒性相关），这一发现为多发性硬化的早期诊断和治疗靶点提供了全新线索。此外，磷脂酰肌醇（PI 38:4）的上调可能通过释放花生四烯酸促进炎症，为理解炎症相关脂质重塑及疾病机制研究提供了新方向。

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