INC國際兒童腦瘤大咖、世界神經(jīng)外科聯(lián)合會(WFNS)執(zhí)行委員會&顧問委員會成員之一的James T. Rutka教授發(fā)表研究《Lipidomic-Based Approach to 10 s Classiffcation of Major Pediatric Brain Cancer Types with Picosecond Infrared Laser Mass Spectrometry》(基于脂質(zhì)組學的方法，利用皮秒紅外激光質(zhì)譜技術(shù)在10秒內(nèi)對主要的兒童腦瘤類型進行分類)，以下是研究簡述。

　　01. 摘要

　　通過回顧性患者組織研究，皮秒紅外激光質(zhì)譜(PIRLMS)顯示能夠區(qū)分髓母細胞瘤與毛細胞型星形細胞瘤及兩種室管膜瘤亞型(PF-EPN-A、ST-EPN-RELA)。在10秒的采樣和分析時間內(nèi)，利用激光提取的脂質(zhì)進行PIRL-MS分析。以基因組學數(shù)據(jù)為標準，這種分類方法的平均敏感性和特異性分別為96.41%和99.54%，并且使用了許多在10秒PIRL-MS光譜中可解析的分子特征。液相色譜與高分辨率串聯(lián)質(zhì)譜(LC-MS/MS)進一步分析，使我們能夠?qū)⒎肿犹卣髁斜砜s減至僅18種與分類相關的代謝脂質(zhì)標志物。這些代謝標志物包括磷脂酸、脂肪酸、神經(jīng)酰胺及磷脂酰膽堿/乙醇胺等，可在95%的預測概率閾值下，分別以94.39%和98.78%的平均敏感性和特異性進行分類。因此，利用已知代謝生物標志物，神經(jīng)外科醫(yī)生現(xiàn)在可以通過10秒的PIRL-MS分析，快速準確地對選定的兒科腦癌類型進行病理分類。通過回顧性挖掘“生存”與“切除范圍”數(shù)據(jù)，我們進一步確定了可能從10秒PIRL-MS病理反饋中獲益的兒科癌癥類型。在這些情況下，可以優(yōu)化手術(shù)切除的激進程度，以期使患者的總體生存率或無進展生存率受益。PIRL-MS有望成為推動手術(shù)室個性化決策的工具。

　　圖1. 主要兒科腦癌類型的代表性10秒PIRL-MS光譜。圖中展示了室管膜瘤(EPN)(PF-EPN-A、ST-EPN-RELA)、毛細胞型星形細胞瘤(PA)和髓母細胞瘤(MB，例如第4組亞組)的PIRL-MS光譜，這些光譜具有獨特的質(zhì)譜區(qū)分特征。負責這些癌癥類型10秒分類的質(zhì)荷比(m/z)值(本研究中確定了它們的分子身份，見表1)用黑色字體標注。紅色字體的m/z值代表在所檢查的質(zhì)量范圍內(nèi)存在的豐富離子。我們還列出了每個質(zhì)譜的總離子計數(shù)，這表明在所提出的實驗條件下，可以從這些標本中獲得高質(zhì)量的質(zhì)譜。MB數(shù)據(jù)此前已發(fā)表6.此處重新展示是為了討論的清晰性，并確保新分析的EPN和PA標本不會被誤分類為MB。

　　02. 研究方法

　　此前分析并發(fā)表的髓母細胞瘤(MB)標本通過NanoString和甲基化分析進行亞組分類。本研究主要使用NanoString方法對MB亞組進行分類。NanoString方法尤其適用于WNT和SHH亞組的準確分類，并且除了少數(shù)重疊病例外，也適用于清晰區(qū)分3組和4組。鑒于甲基化分析與NanoString之間的不一致程度相對較低，在少數(shù)情況下使用甲基化分析數(shù)據(jù)。室管膜瘤和毛細胞型星形細胞瘤(PA)標本在PIRL-MS采樣后通過蘇木精-伊紅(H&E)評估進行注釋。RELA融合狀態(tài)通過多倫多病童醫(yī)院(SickKids)的甲基化分析獲得。

　　在加拿大多倫多的病童醫(yī)院(SickKids)開展的“神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤組織庫的形成”研究中，收集了患者材料。該研究在獲得書面知情同意(包括發(fā)表數(shù)據(jù)的同意)后進行，并在SickKids研究倫理審查委員會的批準和監(jiān)督下開展。這些冷凍的兒科腦癌標本在獲得機構(gòu)授權(quán)(UHN 17-5298和SickKids 1000057113)后從SickKids庫中獲取。標本按照危險貨物運輸(TDG)指南的要求在干冰上運輸，并在生物安全柜內(nèi)分析前在室溫下解凍。

　　表1. 通過色譜分析、高分辨率質(zhì)譜和串聯(lián)質(zhì)譜確定的用于高靈敏度和高特異性分類兒科腦癌的代謝物陣列的分子身份

　　在本表中，我們展示了通過精確質(zhì)量、MS2模式和同位素比值分析(基于LipidMaps在線工具中的匹配結(jié)果，詳見實驗部分)從圖S4的加載圖分析中確認的18種代謝脂質(zhì)的分子身份。我們包含了觀測質(zhì)量和理論質(zhì)量、離子形式、診斷碎片、建議的分配以及與理論質(zhì)量的偏差(以ppm為單位)，這些信息與之前的研究一致。對于僅通過精確質(zhì)量比較得出的初步分配，我們已明確標注。需要注意的是，對于m/z 792.74.PC(38:5)的碎片顯示出PC(16:0/22:5)和PC(18:1/20:4)的混合物。

　　圖2. 基于表1中18種已鑒定代謝物的稀疏PCA-LDA模型。該模型采用稀疏(或低復雜度)的PCA-LDA建模方法(使用AMX6.18)，與圖S2中使用m/z 100−1000范圍內(nèi)所有m/z特征不同，此處僅利用表1中完全鑒定的代謝物陣列。在此，多變量模型僅基于表1中確定并報告的18種特征的分子身份進行同步降維構(gòu)建。我們展示了模型的兩個視圖(圍繞LD3軸，藍色軸旋轉(zhuǎn))。LD1和LD2軸分別以紅色和綠色顯示。

　　表2：使用特征代謝物陣列進行盲樣品預測的靈敏度和特異性計算

　　在這里，我們采用了圖2中的稀疏低復雜度PCA-LDA模型，該模型使用表1中的18種代謝物來計算兒科癌癥類型預測的敏感性和特異性。我們使用了與圖S2模型(該模型使用整個m/z 100−1000范圍內(nèi)的未鑒定光譜特征)相同的未知樣本進行預測。表S4的注釋為讀者提供了關于盲樣分類、報告以及敏感性和特異性值計算的必要細節(jié)。

　　在此，我們展示了在兩個馬氏距離預測置信區(qū)間下，以及僅考慮預測概率大于95%的正向匹配情況下的原始數(shù)據(jù)敏感性和特異性計算結(jié)果(詳見表S7)。為了實現(xiàn)這種“概率閾值”，我們將預測概率小于95%的分類(在表S7中劃線標注)從敏感性和特異性的計算中排除。

　　平均敏感性值在無95%置信閾值和有95%置信閾值的情況下分別為：75.00%、88.24%、93.10%、100%(平均為89.08%)，以及77.55%、100%、100%、100%(平均為94.39%)。相應的平均特異性值計算如下：97.27%、95.13%、97.60%、100%(平均為97.50%)，以及100%、96.22%、98.88%、100%(平均為98.77%)。

　　圖3. 使用PIRL-MS對主要兒科腦癌進行監(jiān)督式兩步分類的協(xié)議。通過結(jié)合本文的研究成果與我們之前的工作，我們提出了一種用于在10秒內(nèi)對7種兒科腦癌進行分類的監(jiān)督式兩步協(xié)議。該方法使用兩個包含4個組件的PCA-LDA模型，部署在引用的質(zhì)量范圍內(nèi)，以提供高于94%的敏感性和特異性，用于兒科腦癌類型的分類。第一個模型僅使用18種代謝物的特征列表，這些代謝物的特征已經(jīng)明確;第二個模型則深入探討髓母細胞瘤的分子亞組，將使用大量m/z特征，其中一些目前尚未明確。

　　03. 研究結(jié)論

　　在這項研究中，我們展示了使用PIRL-MS技術(shù)在10秒內(nèi)對常見兒科腦癌類型進行分類。盡管本研究僅使用了156個冷凍標本(其中113例為髓母細胞瘤，之前已發(fā)表)，但將最后40%的標本納入研究并未提高基于圖S7中學習曲線所示的圖S2中4組件PCA-LDA模型的預測敏感性和特異性。這一觀察結(jié)果表明，所使用的分子模型很可能是穩(wěn)健的(盡管僅使用了數(shù)十例室管膜瘤和毛細胞型星形細胞瘤標本)，并且必須在更大規(guī)模的前瞻性新鮮組織研究(包括罕見癌癥)中進一步驗證，以嚴格評估其臨床實用性。在這里，小鼠研究已表明大腦組織的新鮮和冷凍組織特征之間存在一致性。

　　此外，盡管在10秒內(nèi)客觀區(qū)分髓母細胞瘤、毛細胞型星形細胞瘤和室管膜瘤的優(yōu)勢與當前術(shù)中組織病理學染色和顯微鏡檢查(約30分鐘，是目前的術(shù)中標準)相比仍需討論，但本研究中以90%、100%(ST-EPN-RELA)和95.65%、100%(基于表S4結(jié)果)的敏感性和特異性將室管膜瘤分子亞型區(qū)分為ST-EPN-RELA和PF-EPN-A隊列必須強調(diào)?？傮w而言，我們認為這里展示的初步研究，結(jié)合之前發(fā)表的髓母細胞瘤亞組分類(目前無法通過常規(guī)冷凍切片分析實現(xiàn))，在成熟后，可能根據(jù)表S9中總結(jié)的情景，使手術(shù)室中的個性化決策成為可能，以確定切除范圍。這些假設基于對“生存”與“切除范圍”數(shù)據(jù)的回顧性分析，必須通過臨床試驗的患者結(jié)果進一步驗證。

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• 更新時間：2025-03-25 10:53:06

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