大咖面對面丨金屬組學為空間多組學注入元素成像新維度

2025.4.24

——專訪中國科學院高能物理研究所王萌研究員

導語

　　在生物醫(yī)學研究領域，“空間組學”如同一把鑰匙，正從新的視角揭示生命的奧秘。從基因組、蛋白質組到代謝組，科學家們不斷拓展多組學的邊界。而中國科學院高能物理研究所王萌研究員及團隊，將“空間金屬組”作為空間組學的新維度，憑借高靈敏的質譜成像技術，為癌癥診療、納米毒理、環(huán)境監(jiān)測等領域注入全新視角。近日，我們走進王萌研究員的實驗室，聆聽他如何用“金屬元素指紋”繪制生命科學的未來圖景，揭秘其團隊在質譜成像技術創(chuàng)新、單細胞分析及空間多組學融合研究中的新實踐。

王萌，中國科學院高能物理研究所納米生物效應與安全性重點實驗室研究員

從技術困境到破局：金屬組學的崛起

　　“金屬組學發(fā)展了20多年，近期迎來一個快速發(fā)展階段，這主要得益于ICP-TOF-MS及相關方法進步，有望突破技術和應用的雙重瓶頸。”王萌坦言。傳統(tǒng)的激光剝蝕-電感耦合等離子體質譜（LA-ICP-MS）系統(tǒng)存在成像速度很慢，空間分辨率低等問題。“技術門檻高、樣本通量低，導致金屬元素成像長期停留在實驗室驗證階段，難以支撐實際生物醫(yī)學研究?！?/p>

　　隨著高靈敏ICP-TOF-MS的推出，團隊引入新一代ICP-TOF-MS系統(tǒng)（icpTOF 2R），結合193 nm準分子激光高速激光剝蝕系統(tǒng)，將成像速度提升1-2個數(shù)量級，空間分辨率可達1 μm。

　　“技術革新讓金屬成像從‘紙上談兵’走向真實場景。新一代ICP-TOF-MS具有全元素快速分析能力，分辨率高達6000 Th/Th，可實現(xiàn)單顆粒中多個元素的高靈敏度檢測，分析速度比傳統(tǒng)的四極桿ICP-MS提升兩個數(shù)量級。該技術正在成為元素成像、單顆粒分析、單細胞分析等金屬組學前沿領域的有力工具。”

icpTOF 2R電感耦合等離子體飛行時間質譜儀

　　更深層的挑戰(zhàn)在于揭示體內金屬元素的復雜生物功能。“金屬離子通過與生物分子的作用執(zhí)行生物功能，因此金屬組學必須與基因組、蛋白質組、代謝組等組學研究相結合，才能揭示其生物學意義?！眻F隊已經(jīng)初步建成空間多組學質譜平臺，并正在開展多項空間多組學應用研究^[1,2]。

金屬成像：多模態(tài)分析助力精準醫(yī)療

　　硼中子俘獲療法（BNCT）被認為是一種很有潛力的癌癥治療新方法，將硼藥靶向遞送并聚集于癌細胞內，利用中子照射產(chǎn)生的核反應，可以精準殺死癌細胞。BNCT的核心在于如何將足夠量的硼藥靶向遞送至腫瘤細胞。傳統(tǒng)分析方法雖能檢測硼藥物總量，卻無法實現(xiàn)單細胞水平的精準定量。團隊開發(fā)的了基于質譜技術的空間多組學方法，可以在單細胞水平得到在腫瘤細胞和正常細胞中硼藥含量，從而可以評價硼藥的腫瘤靶向性和生物利用度。

LA-ICP-TOF-MS技術對小鼠腎臟切片的元素成像

單細胞與單顆粒：元素指紋的精準解碼

　　“分析化學的主要目標是讓方法轉化成科學洞察力，解決實際科學問題?！眻F隊利用ICP-TOF-MS的快速分析優(yōu)勢，實現(xiàn)了單個細胞內金納米顆粒和銀等納米顆粒的絕對定量。團隊還與中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心劉國瑞課題組合作，運用單顆粒多元素分析方法，開發(fā)了元素指紋-源解析模型，通過分析大氣顆粒物中的“元素指紋”，辨析大氣顆粒物的工業(yè)污染源與天然來源^[3]。王萌表示，“元素指紋可以作為大氣顆粒的‘身份證’，用來破解大氣顆粒來源與賦存特征。

先進設備助力科研發(fā)展

　　“科學突破往往誕生于學科交叉與尖端儀器的支撐?！?/p>

　　王萌強調與與賽默飛的長期合作?！皬?003年我所在的中科院重點實驗室引入第一臺賽默飛ICP-MS開始，我的科研生涯始終與ICP-MS技術緊密交織。當時我還在攻讀研究生，主要聚焦元素形態(tài)分析與同位素稀釋技術，我們利用那臺賽默飛ICP-MS做出了很好的工作。至今這臺ICP-MS還在運行，年齡比很多新來的研究生都大，算是我們實驗室的元老?！?/p>

　　2022年，高能所建成了空間多組學質譜平臺。平臺集成了解吸電噴霧-靜電場軌道阱質譜成像系統(tǒng)（維科托AFADESI和賽默飛Q Exactive高分辨液質聯(lián)用儀）、激光剝蝕-電感耦合等離子體飛行時間質譜成像系統(tǒng)（Teledyne Iridia超快激光系統(tǒng)和TOFWERK icpTOF 2R）等多套先進儀器。

AFADESI-Q Exactive高分辨液質聯(lián)用儀

未來已來：AI驅動空間組學

　　面對海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，如何整合不同空間組學技術的數(shù)據(jù)，如何從質譜圖像中挖掘出有用的信息，這需要計算機科學與生物信息的深度融合。

　　“比如以空間蛋白質組學研究的引領者，瑞士Bernd Bodenmiller課題組為例，團隊中約三分之一的成員是計算機及生物信息學背景的專家，這樣才能充分發(fā)揮空間多組學的潛力?！?/p>

　　王萌認為，AI算法的引入將是空間多組學發(fā)展的重要驅動力。另一方面則是多組學融合發(fā)展。金屬組學不再是與傳統(tǒng)組學平行的“孤島”，而是生命科學多維拼圖中不可或缺的一塊。為此，高能所建成了空間多組學質譜平臺。平臺希望從單細胞-組織-整體動物等不同層次，開展空間代謝組學、空間金屬組學和空間蛋白質組學的分析方法學及應用研究。同時，平臺也面向國內高校和科研機構提供科研測試服務，王萌表示十分期待與高校、科研院所同行交流探討，共同為空間多組學的發(fā)展盡一份力量。

結語

　　從技術突圍到應用落地，元素不僅是冰冷的原子符號，更是解碼生命奧秘的關鍵鑰匙。

人物簡介

　　王萌，中國科學院高能物理研究所納米生物效應與安全性重點實驗室研究員。

　　現(xiàn)在主要開展基于質譜技術的單細胞分析和生物成像方法及其應用研究。主持和參與了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、北京市自然科學基金、中國博士后基金、中國科學院儀器設備功能開發(fā)技術創(chuàng)新等科研項目。已發(fā)表SCI論文90余篇?，F(xiàn)任《Atomic Spectroscopy》編委、中國檢驗檢測學會測試裝備分會原子光譜應用與技術專家委員會委員、中國分析測試協(xié)會醫(yī)學質譜分會委員。

　　參考文獻

　　1.Tian X, Zheng L, Wang C, Han Y, Li Y, Cui T, Liu J, Liu C, Jia G, Yang L, Hsu Y, Zeng C, Ding L, Wang C, Cheng B,?Wang M*, Xie R*. Selenium-based metabolic oligosaccharide engineering strategy for quantitative glycan detection.?Nature Communications?2023, 14: 828

　　2.Chen L et al. Zonated Copper‐Driven Breast Cancer Progression Countered by a Copper‐Depleting Nanoagent for Immune and Metabolic Reprogramming, Advanced Science, 2025, DOI: 10.1002/advs.202412434

　　3.Yang Q, Yang L*, Zheng LN, Fang H, Li X, Liu H, Chen C, Yun J, Zhao C, Wang M*, Liu G, Zheng M. Atmospheric emissions of Fe-containing nanoparticles from industrial activities, Sci Total Environ 2024, 957:177840.

金屬組學賽默飛王萌

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