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中級(jí)會(huì)員 | 第7年

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治療學(xué)|定量質(zhì)譜成像方法評(píng)估抗癌藥物腫瘤靶向效率和瘤內(nèi)分布異質(zhì)性

時(shí)間:2021/3/18閱讀:2445
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Theranostics|定量質(zhì)譜成像方法評(píng)估抗癌藥物腫瘤靶向效率和瘤內(nèi)分布異質(zhì)性

再帕爾•阿不力孜科研團(tuán)隊(duì) 第43期
中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院藥物研究所
天然藥物活性物質(zhì)與功能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
文獻(xiàn)整理:金波  指導(dǎo)教師:賀玖明

   本課題組在《Theranostics》上發(fā)表了一篇題為“Evaluation of the tumor-targeting efficiency and intratumor heterogeneity of anticancer drugs using quantitative mass spectrometry imaging”的研究論文,采用空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧離子化(AFADESI)技術(shù)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的虛擬校正-定量質(zhì)譜成像(VC-QMSI)方法,,建立了針對(duì)紫杉醇及其衍生物前藥的體內(nèi)定量成像方法,為評(píng)估該類藥物的腫瘤靶向效率和瘤內(nèi)異質(zhì)性分布提供了直觀有效的途徑,,也為靶向抗腫瘤新藥研發(fā)提供了有力的研究工具,。

背景介紹

 
 
 
 

    可區(qū)分正常組織和腫瘤組織的靶向抗腫瘤藥物開發(fā)是癌癥治療研究中的關(guān)鍵問題。在新藥研發(fā)的早期,,如何快速評(píng)估抗癌藥物的腫瘤靶向性非常重要,,且了解藥物在腫瘤內(nèi)的異質(zhì)性分布更具挑戰(zhàn)。開發(fā)一種高精度、高靈敏度的定量成像分析方法有望解決這一難題,。質(zhì)譜成像是一種無需標(biāo)記的分子成像技術(shù),,它可提供有關(guān)生物體內(nèi)藥物和代謝物分布的時(shí)空信息,其在藥物開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用正在迅速增加,。紫杉醇具有很強(qiáng)的抗腫瘤活性,,但直接用藥常伴隨有骨髓抑制、神經(jīng)毒性等嚴(yán)重不良反應(yīng),;近年來臨床致力于對(duì)紫杉醇進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,、劑型改造或前體藥物開發(fā),以提高藥物的腫瘤靶向能力,,減少副作用,。本研究建立了紫杉醇及其衍生物前藥的體內(nèi)定量成像方法,評(píng)估了該類藥物的腫瘤靶向效率和瘤內(nèi)異質(zhì)性分布,。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

 
 
 
 
 

   通過構(gòu)建含已知濃度藥物的模擬生物組織,,建立了定量質(zhì)譜成像標(biāo)準(zhǔn)曲線;采用空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧離子化質(zhì)譜成像(AFADESI-MSI)技術(shù),,同時(shí)采集藥物,、藥物代謝物和內(nèi)源性代謝物信息;以內(nèi)源性代謝物為內(nèi)標(biāo),,結(jié)合ANN方法,,構(gòu)建了生物組織中質(zhì)譜響應(yīng)基體效應(yīng)自動(dòng)預(yù)測與校正的回歸模型,對(duì)動(dòng)物切片的單位像素進(jìn)行逐一定量,,從而建立了整體動(dòng)物體內(nèi)藥物質(zhì)譜成像分析方法,。將該方法用于評(píng)估靜脈注射紫杉醇(PTX)、紫杉醇脂質(zhì)體(PTX-liposome)和紫杉醇前藥(PTX-R)在A549細(xì)胞異種移植裸鼠中的靶向效率和瘤內(nèi)的分布異質(zhì)性,。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

 
 
 
 
1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬校正-定量質(zhì)譜成像策略
    該策略的步驟如下:采用含有相同藥量的不同類型的模擬組織,,篩選出與藥物響應(yīng)強(qiáng)度變化緊密相關(guān)的內(nèi)源性代謝物,并建立藥物的相對(duì)響應(yīng)強(qiáng)度(相對(duì)校正因子RCF)與內(nèi)源性代謝物離子強(qiáng)度之間的ANN模型(圖1A),。根據(jù)該模型自動(dòng)預(yù)測整體動(dòng)物切片中每個(gè)像素的RCF值(RCFpredicted),,并根據(jù)公式
Intensitycal = Intensity /RCFpredicted
獲得校正后的藥物響應(yīng)強(qiáng)度(Intensitycal)。將校正響應(yīng)值用于構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)曲線,,其線性相關(guān)系數(shù)從未校正的0.45增至校正后的0.99(圖1C),。使用校正后的標(biāo)準(zhǔn)曲線確定整體動(dòng)物體內(nèi)的藥物相對(duì)含量。此外,,該方法利用豐富的內(nèi)源性代謝物質(zhì)譜信息,,通過機(jī)器學(xué)習(xí)可自動(dòng)識(shí)別動(dòng)物體內(nèi)的生理分區(qū)(圖1D);它可替代需在光學(xué)或H&E染色指導(dǎo)下的人工分區(qū)方法,。綜上,,VC-QMSI可用于復(fù)雜的整體動(dòng)物樣本中藥物的空間分辨定量分析(圖1E)。    

圖1 VC-QMSI策略在整體動(dòng)物組織中準(zhǔn)確定位抗腫瘤藥物的過程示意圖 (A)基于內(nèi)源性代謝物的機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測相對(duì)校正因子的示意圖 (B)不同器官的相對(duì)校正因子成像以及相對(duì)校正因子預(yù)測值和實(shí)測值的比較;縮寫:H心臟,,Li肝臟,,Sp脾,Lu肺,,K腎,,Br大腦,M肌肉,,Tu腫瘤 (C)以藥物含量-未校正的藥物響應(yīng)強(qiáng)度構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)曲線和以藥物含量-校正后的藥物響應(yīng)強(qiáng)度構(gòu)成的虛擬校正標(biāo)準(zhǔn)曲線對(duì)比 (D)通過使用K均值和t-SNE聚類分析進(jìn)行自動(dòng)像素標(biāo)記的整體動(dòng)物分割圖像 (E)整體動(dòng)物體內(nèi)藥物定量的可視化結(jié)果以及光學(xué)圖像

 

2 噴霧溶劑選擇

    考察了多種有機(jī)溶劑/水組合以及揮發(fā)性鹽對(duì)藥物響應(yīng)值的影響,,終優(yōu)選出乙腈:水(5:5)作為更佳噴霧溶劑。它能對(duì)藥物及內(nèi)源性代謝物進(jìn)行有效的解吸,、提取以及離子化,,達(dá)到靈敏準(zhǔn)確的定量結(jié)果。

 
3 PTX在整體動(dòng)物中的時(shí)空分布
    PTX組和PTX-liposome組:PTX在動(dòng)物體內(nèi)呈廣泛分布,,在心,、肝、脾,、肺,、腎、肌肉,、腸,、胃和腫瘤組織中均有分布;在健康組織中的含量遠(yuǎn)高于PTX-R組,;給藥后期可觀察到PTX在胃腸道中大量積累,,而在腎組織中幾乎不見,提示PTX可能主要通過膽汁-糞便途徑排泄,。PTX-R組:與前兩組的廣泛分布不同,,PTX-R主要分布于腫瘤組織,其次是肺和腸,。三組小鼠腦中均沒有明顯的藥物分布。就24h內(nèi)的腫瘤組織藥物暴露量而言,,PTX-R組與PTX-liposome組相當(dāng),,是PTX組的2倍;以PTX組為參比,,PTX-R組的相對(duì)靶向效率(RTE)是PTX-liposome組的近50倍,。以上證明PTX-R有良好的腫瘤靶向能力。

圖2 三個(gè)給藥組在不同時(shí)間點(diǎn)的AFADESI-MSI可視圖(A)PTX在整體動(dòng)物體內(nèi)的時(shí)空和定量分布(B)PTX在腫瘤組織中的時(shí)空和定量分布

 

4 PTX-R的瘤內(nèi)異質(zhì)分布

    腫瘤根據(jù)形態(tài)學(xué)的異質(zhì)性可分為不同的微區(qū)(圖3A,,3B),。基于代謝物特征采用t-SNE和k-means等手段得到的腫瘤微區(qū)自動(dòng)識(shí)別的結(jié)果(圖3C)與H&E染色結(jié)果(圖3A)高度一致。PTX-R在腫瘤壞死區(qū)域和膠原蛋白區(qū)域的含量明顯高于腫瘤薄壁組織區(qū)域(圖3D,3E, 3F),,表明PTX-R具有出色的腫瘤穿透能力,。對(duì)比腫瘤的薄壁組織和間質(zhì)區(qū)域,PTX-R更多地積累于腫瘤中未明顯分化的區(qū)域,,比如腫瘤的膠原蛋白區(qū)域和脂肪組織,。這種藥物在腫瘤微區(qū)分布的異質(zhì)性值得進(jìn)一步研究,它對(duì)于認(rèn)識(shí)腫瘤的生長,、侵襲,、對(duì)藥物的敏感性以及預(yù)后均有重要作用。

圖3 PTX-R在瘤內(nèi)的異質(zhì)分布(A)腫瘤組織的H&E染色圖像(B)放大倍數(shù)(×20)的代表性腫瘤微區(qū)(C)基于代謝物譜的腫瘤微區(qū)的t-SNE空間分布(D)PTX-R在腫瘤微區(qū)中的分布(E)藥物離子成像和H&E染色成像之間的耦合匹配疊加圖(F)腫瘤微區(qū)中PTX-R的定量分布

總結(jié)

 
 
 

    采用無需標(biāo)記的AFADESI和VC-QMSI技術(shù)成功建立了針對(duì)紫杉醇及其前藥的定量質(zhì)譜成像方法,,評(píng)估了該類抗腫瘤藥物的腫瘤靶向效率和瘤內(nèi)分布異質(zhì)性,,并提供了直觀的實(shí)驗(yàn)證據(jù)表明設(shè)計(jì)的紫杉醇前藥具備優(yōu)異的腫瘤蓄積能力和低全身毒性。進(jìn)一步證明AFADESI-MSI技術(shù)具有高靈敏和寬覆蓋的特點(diǎn),,可在整體動(dòng)物的體內(nèi)微區(qū)同時(shí)可視化各種類型的藥物,、代謝物和內(nèi)源性代謝物。VC-QMSI方法將內(nèi)源性代謝物作為內(nèi)標(biāo),,建立ANN模型,;根據(jù)模型預(yù)測每個(gè)像素的RCF值,并校正藥物離子強(qiáng)度,,從而實(shí)現(xiàn)藥物在整體動(dòng)物和亞器官組織中的定量可視化,。紫杉醇前藥及其代謝物的體內(nèi)定量分布研究有助于從藥物的保留、消除,、靶向和釋放四個(gè)角度設(shè)計(jì)有效的腫瘤靶向藥物,。所建方法有助于預(yù)測與藥物分布相關(guān)的藥效和安全性,在抗腫瘤藥物研發(fā)早期進(jìn)行直接快速的藥效篩查,,減少損耗,、降低成本。此外,,本研究對(duì)闡明藥物的功效,、毒性和耐藥性提供了一個(gè)深入的視角,,有助于抗腫瘤藥物的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,。

原文文獻(xiàn)

 
 
 
 

Jin Zhang, et al. (2020). “Evaluation of the tumor-targeting efficiency and intratumor heterogeneity of anticancer drugs using quantitative mass spectrometry imaging.” Theranostics 10(6): 2621-2630. 

縮略語

 
 
 
AFADESI:Airflow-Assisted Desorption Electrospray Ionization,空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧離子化,;ANN:Artificial Neural Network,,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);VC-QMSI:Virtual Calibration Quantitative Mass Spectrometry Imaging,,虛擬校正-定量質(zhì)譜成像,;AFADESI-MSI:Airflow-Assisted Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry Imaging,,空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧離子化質(zhì)譜成像技術(shù);PTX:Paclitaxel,,紫杉醇,;PTX-liposome,紫杉醇脂質(zhì)體,;PTX-R:Paclitaxel Prodrug,,紫杉醇前藥;RCF: Relative Calibration Factors,,相對(duì)校正因子,;H&E:Hematoxylin & Eosin,蘇木精-伊紅,;RTE:Relative Targeting Efficiency,,相對(duì)靶向效率;t-SNE:t-distributed Stochastic Neighbour Embedding,,t分布隨機(jī)鄰域嵌入,;k-means:k-means Clustering Algorithm,k均值聚類算法

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