【摘要】 本研究中使用了名为 SuperSESI 的先进二次电喷雾电离 (SESI) 源，并直接连接到 Thermo Q-Exactive 高分辨率质谱仪 (HRMS)。

肺癌是美国癌症相关死亡的主要原因之一。需要一种新型的挥发性分析平台来补充当前的诊断技术，并更好地阐明肺癌和后续治疗的化学特征。采用细胞培养挥发组学的系统生物学自下而上方法实时识别肺癌的病理挥发性指纹。本研究中使用了名为 SuperSESI 的先进二次电喷雾电离 (SESI) 源，并直接连接到 Thermo Q-Exactive 高分辨率质谱仪 (HRMS)。我们进行了一系列实验，以确定我们优化的 SESI-HRMS 平台是否可以通过对体外挥发组图进行采样来区分癌症类型。我们在阳性模式下检测到 60 种重要的挥发性有机化合物 (VOC) 特征，这些特征被认为是癌细胞来源。

 

细胞衍生的特征用于后续分析，以区分我们研究的两种肺癌类型：非小细胞肺癌（NSCLC）和小细胞肺癌（SCLC）。偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 模型揭示了两种癌症类型的良好分离，表明其顶空分布具有独特的化学成分。使用 10 个突出特征的受试者工作特征 (ROC) 曲线来预测疾病类型，曲线下面积 (AUC) 为 0.811。还用顺铂处理培养物以确定根据排出的气体对药物治疗进行分类的可行性。 PLS-DA 模型揭示了基于顶空剖面的独立聚类。

图1. 使用 SESI-HRMS 的挥发物组谱监测肺癌细胞的药物治疗。 A) PLS-DA 图描绘了基线与使用集体细胞衍生的 VOC 的顺铂处理细胞的顶空分布差异。 B) VIP 图显示顶空剖面中驱动基线细胞和处理细胞分离的主要特征。 （VIP>1.4）。 C) 热图突出显示每个治疗组中主要 VIP 特征的相对丰度，* 表示组间存在显着差异（p 值 < 0.05）。 D) 基于随机森林算法的 ROC，使用来自基线组和顺铂组的 10 个细胞衍生特征对癌症治疗进行分类。【1】

 

对从经过处理和未经处理的培养物中选择的细胞衍生的 VOC 进行编译，然后在 PLS-DA 模型中进行可视化，以测试 VOC 图谱是否可用于区分经过或未经顺铂治疗的肺癌细胞（图1A）。该模型的 R2 值为 0.93，Q2 为 0.89，表明模型具有良好的拟合度和预测能力，正如明显聚类的组所证明的那样。

 

在这里，成分 1 和成分 2 总结了顶空曲线之间 35.9% 的变异，这表明顺铂引起的挥发性曲线变化可以使用我们的 SESI-HRMS 平台检测到，以潜在地监测治疗。利用类似的 VIP>1.4 截止值，在我们的 PLS-DA 模型中，14 个特征被确定为推动未处理组与处理组分离的首要 VOC（图1B）。 VIP 代谢物按降序显示，其中 VIP 评分越高，对 PLS-DA 模型中未治疗组和顺铂组的分离贡献越大。采用配对 t 检验来比较我们的未处理培养物和顺铂给药培养物之间这些特征的相对丰度，其中很明显，与未处理对照相比，我们的顺铂处理组中的所有 VIP 化合物均显着增加（p -值<0.05）（图1C）。

 

为了进一步确定这些 VIP 挥发物是否可以在体外区分顺铂治疗，利用每个 VIP 特征进行单独的 ROC 分析，以研究它们各自监测肺癌治疗的能力（表 2）。我们的分析显示了治疗和未治疗肺癌细胞的出色分类能力，AUC 范围均大于 0.9，其中 m/z 210.0402 的特征的 AUC 最低，为 0.91（敏感性 1/4 0.85，特异性 1/4 0.88） 。最稳健的曲线是使用 m/z 151.1117 的曲线，它证明了熟练的治疗监测能力，AUC 为 0.99，敏感性和特异性得分分别为 1 和 0.91。为了进一步增强预测能力，使用了基于随机森林算法的 ROC，涵盖了图1B 中的所有 VIP 特征，这导致了稳健的 AUC 为 1（灵敏度 1/4 1，特异性 1/4 0.96），置信区间为 95%： 0.99e1（图1D）。总的来说，这些体外结果支持 SESI-HRMS 方法可以成为高可信度监测肺癌治疗代谢反应的有用方法。

 

【1】Fouad Choueiry, Jiangjiang Zhu,Secondary electrospray ionization-high resolution mass spectrometry (SESI-HRMS) fingerprinting enabled treatment monitoring of pulmonary carcinoma cells in real time,Analytica Chimica Acta,Volume 1189,2022,339230,

 

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