《TRAC-TRENDS IN ANALYTICAL CHEMISTRY》：The Evolution of MALDI Mass Spectrometry Imaging
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基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI-MS Imaging）的演进历程，从其起源至空间组学（spatial omics）阶段进行了综述。样品制备、组织原位化学（on-tissue chemistry）及仪器设备共同定义了MALDI-MSI的性能极限。MAL
基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI-MS Imaging）的演进历程，从其起源至空间组学（spatial omics）阶段进行了综述。样品制备、组织原位化学（on-tissue chemistry）及仪器设备共同定义了MALDI-MSI的性能极限。MALDI-MS成像的应用涵盖了组学（omics）、药物分布、微生物学及病理学等领域。MALDI-2、三维（3D）及高分辨率工作流程拓展了分子成像的能力边界。单细胞（single-cell）、亚细胞（subcellular）、体内（in vivo）及人工智能（AI）方法正在涌现。
研究背景与目的
基质辅助激光解吸电离质谱成像是一项强大的分析技术，它将质谱的分子特异性与空间分辨分析相结合，能够生成组织切片等样品的“分子图谱”。尽管该技术自诞生以来已在蛋白质组学、代谢组学、脂质组学、药物分布研究和病理学等多个领域展现出重要价值，但其性能仍受到样品制备、基质沉积、仪器分辨率及数据处理等多方面因素的制约。早期研究面临灵敏度有限、空间分辨率低（约100-150微米）和重现性不足等挑战。为了全面理解该技术的发展脉络、突破性进展及未来方向，研究人员撰写了这篇发表在《TRAC-TRENDS IN ANALYTICAL CHEMISTRY》上的综述，旨在系统梳理MALDI-MSI从概念提出到成为空间组学核心工具的完整演进过程。
研究方法与技术路线
研究人员通过系统性回顾和整合大量文献，对MALDI-MSI的发展历史、关键技术突破和应用现状进行了综合分析。主要涉及的关键技术方法包括：1）基质沉积策略的演进，从手动液滴点样发展到声学液滴喷射器、振荡毛细管雾化器和机器人喷雾器，特别是升华法实现了无溶剂参与的均匀微晶层沉积；2）针对不同分析物类别的样品前处理优化，包括新鲜冷冻组织的有机洗涤、福尔马林固定石蜡包埋组织的抗原修复与酶解解锁方案；3）组织原位化学衍生化技术，用于提高难电离分子的检测灵敏度和结构解析能力；4）仪器创新，包括扫描微探针MALDI、透射几何MALDI、MALDI-2二次后电离技术，以及高重复频率激光和连续光栅采样带来的采集速度提升。
研究结果
1. 起源：MALDI的诞生与早期质谱成像
MALDI技术在1985年至1988年间由Franz Hillenkamp、Michael Karas等人发现，通过在分析物中加入紫外吸收有机基质，实现了大分子蛋白质的软电离。Koichi Tanaka使用无机基质将蛋白质电离质量范围提升至34,000 Da。这些开创性工作为后续的质谱成像奠定了坚实基础。1997年，Richard M. Caprioli团队发表了首篇关于组织切片MALDI质谱成像的同行评审论文，通过光栅扫描冷冻组织切片并重建多种肽离子的图像，首次实现了无需标记即可通过分子质量直接观察组织中多个分子的分布。
2. 塑造MALDI-MSI性能的方法学创新
基质与样品前处理的进步： 研究人员通过引入声学液滴喷射器、升华法等自动化基质沉积技术，显著提高了空间分辨率和重现性。同时，开发了多种新型基质材料，如1,5-二氨基萘、9-氨基吖啶等，扩展了对不同类别脂质和代谢物的检测覆盖范围。对于福尔马林固定石蜡包埋组织，研究人员建立了脱蜡、热诱导抗原修复结合组织原位胰蛋白酶消化的标准流程，成功解锁了临床病理档案中的蛋白组信息。
组织原位化学的拓展： 研究人员发展了多种组织原位化学衍生化策略，如使用吉拉德试剂对羰基化合物进行电荷标记、利用Paternò-Büchi光化学反应定位脂质双键位置等，不仅提高了检测灵敏度，还实现了异构体的空间分辨。
仪器与分辨率的改进： 通过光学系统重新设计，扫描微探针MALDI和透射几何MALDI实现了亚微米级空间分辨率。MALDI-2技术通过第二束激光对解吸羽流中的中性物种进行后电离，大幅提升了多种化合物的离子产率。此外，连续光栅采样和激光束扫描技术使采集速率超过每秒100像素，满足了高通量和高空间分辨率成像的需求。
讨论与结论
该综述全面总结了MALDI-MSI从概念验证到成熟应用的发展历程，强调了样品制备、基质化学和仪器创新三者协同作用对技术性能的决定性影响。研究指出，MALDI-MSI已从最初的蛋白质成像扩展到涵盖脂质、代谢物、糖类和药物的全谱系分子成像，并在单细胞和亚细胞水平上实现了前所未有的空间精度。随着MALDI-2、三维成像、离子迁移谱联用以及人工智能数据分析方法的引入，该技术正朝着更高灵敏度、更高通量和更深度分子鉴定的方向发展。结论部分强调，MALDI-MSI已发展成为连接分子信息与组织形态学的关键桥梁，在精准医学、药物研发和基础生物学研究中发挥着日益重要的作用，其未来的突破将依赖于进一步的多模态融合和临床转化实践。
