离子淌度质谱，开启阿尔兹海默病代谢变化的微观视窗|李灵军团队新成果

2024年7月24日，威斯康星大学麦迪逊分校李灵军教授的团队在Nature Communications期刊发表题为Spatially and temporally probing distinctive glycerophospholipid alterations in Alzheimer’s disease mouse brain via high-resolution ion mobility-enabled sn-position resolved lipidomics的研究论文，该研究开发并应用高分辨率离子迁移质谱技术，深入解析了阿尔兹海默病（AD）小鼠大脑中甘油磷脂（GP）的结构和功能变化，论文共同第一作者是博士后徐书玲和博士研究生朱致君。

GP是细胞膜的重要组成部分，其代谢失衡与AD的发病机制密切相关。GP是细胞膜的重要组成部分，在能量储存、信号转导、细胞增殖和凋亡等多种生理过程中发挥着关键作用。GP代谢的失调与包括阿尔茨海默病在内的多种神经退行性疾病密切相关。

传统脂质组学方法难以解析GP的精细结构特征。常规的液相色谱-质谱（LC-MS）脂质组学方法只能检测GP的脂肪酸组成，而难以解析其更精细的结构特征，例如sn-位置异构体，从而阻碍了对GP分子的精确研究。

高分辨率离子淌度质谱技术揭示GP结构异构体。李灵军教授团队利用高分辨率离子淌度质谱（HRdm IMS）技术，开发了一种四维（4D）脂质组学策略，用于解析GP的sn-位置异构体。该策略利用机器学习库对GP sn位置异构体进行大规模、深入的结构分析。使用HRdm策略可将漂移管离子迁移谱（DTIMS）的分辨率从~50提升至250，同时仍然允许毫秒级 IMS 分离 GP sn-异构体而无需任何仪器修改。

构建GP数据库和预测模型。研究进一步构建了一个全面的实验性 4D GP 数据库，其中包含从混合小鼠脑脂质提取物中鉴定出的 498 种 GP。并通过机器学习算法预测了2500种GP的CCS值和保留时间，构建了扩展的4D库。这使得自动化识别和分析GP成为可能。

AD小鼠大脑中GP的时空变化。结合实验数据库和扩展库，研究者从小鼠脑的三个功能区（海马、脑皮层和小脑）中，鉴定和定量了超过540种具有sn位置信息的GP种类，揭示了野生型（WT）和APP/PS1 AD小鼠模型脑中GP的时空变化。

潜在生物标志物及研究结果。该研究结果表明，GP结构异构体可能是AD进展的潜在生物标志物。例如，海马区的某些GP种类在AD进展中显著减少，而其他区域则出现不同程度的增加或减少。这些发现表明，GP代谢的区域特异性变化可能与AD的病理进展密切相关。

技术优势及未来发展方向。与传统方法相比，HRdm IM-MS策略在灵敏度和分辨率上有显著提升。通过多路复用离子注入和后处理数据处理技术，HRdm策略显著提高了IM-MS测量的灵敏度和分辨率，而无需仪器修改。研究人员利用HRdm策略，成功地实现了GP sn-位置异构体的区分和精确定量，为脂质组学研究提供了一个强大的工具。未来，该种策略结合生物学验证手段，可以提供深入的脂质结构表征，还可以灵敏地监测参与 GP 重塑的酶的差异表达，最终为许多疾病病理学提供关键的机制见解。

综上所述，这项基于高分辨率离子迁移质谱技术的4D脂质组学策略的研究，不仅为阿尔茨海默病的研究带来了新的突破，也为更广泛的生物医学研究提供了强大的技术支持。随着这一策略的不断优化和应用，我们有理由相信，未来在神经退行性疾病及其他复杂疾病的研究中，HRdm IM-MS策略将发挥越来越重要的作用。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50299-9

更多关于李灵军教授研究团队的最新研究进展欢迎登陆课题组网站：https://www.lilabs.org/