来源：DeepTech深科技
“这项工作侧重在保留连续空间信息的前提下，利用质谱成像实现较高分辨率和较高覆盖度的非靶向检测。”团队核心成员、共同第一作者王凤翔博士告诉 DeepTech。
王凤翔所指的工作正是 iPEX 技术，其诞生不仅贯穿了她的博士生涯，也切实瞄准了空间蛋白质组学的痛点：高分辨率与高灵敏度不可兼得的核心矛盾。
北京时间 11 月 13 日， Nature 在线发表了西湖大学邹贻龙团队与 Kiry D. Piatkevich 团队合作的突破性研究，他们开发出了“原位膨胀成像蛋白质组学技术（in situ imaging Proteomics via Expansion，iPEX）”。
（来源：
Nature
）该技术基于水凝胶的蛋白质锚定、组织膨胀与质谱成像分析，能够让研究者在不依赖抗体的前提下，以 1-5μm 精度和 10-100 倍灵敏度提升，绘制出蛋白质的空间分布图。 它不仅让蛋白质的“地理坐标”清晰可见，也在阿尔茨海默症模型中捕捉到早期线粒体与脂肪酸代谢紊乱的信号，为揭示复杂疾病的分子图谱开辟了新路径。
（来源：受访者提供）让蛋白显形：看得清，也测得准
长期以来，空间蛋白质组学技术面临三大核心困境。
其一，免疫荧光、成像质谱流式等传统技术，依赖预先制备的特异性抗体，需提前知道目标蛋白，无法发现新的功能蛋白，且蛋白检测通量低，难以覆盖复杂组织的蛋白网络；
其二，基于激光捕获显微切割结合液相色谱质谱的技术，需要将组织切割成微小碎片后提取蛋白，再通过液相色谱-串联质谱鉴定。虽能非靶向分析，但无法保留组织的空间连续性，难以绘制整片组织的蛋白全景图；且样本分析通量低。
其三，传统 MALDI 质谱成像虽能无标记进行非靶向分析，但受限于仪器分辨率和单像素点可检测蛋白量，往往在 20-100μm 分辨率条件下识别小于 100 种蛋白质。无法区分单细胞层、突触等精细结构，难以满足精细组织的深度解析需求。
“我们需要一种技术，既能不依赖抗体发现新蛋白，又能保留组织空间的完整性，还能看清微米级的精细分布。”王凤翔表示。
膨胀显微镜（expansion microscopy）通过让组织在水凝胶中各向同性膨胀，从而在光学显微镜下看到更精细的结构。“受此启发，我们就在想，能不能把这个思路用到质谱成像上？”
首先，把组织中的蛋白质“锚定”在一张由水凝胶构成的“网”里，并使其像泡发一样物理 膨胀 3-7 倍， 拉大蛋白质间距，并洗去小分子代谢物、脂质干扰物质，只留下“被放大了的蛋白质地图”。
接下来，用质谱的激光逐点扫描放大后的组织。每个点被激光“拍打”后，会飞出离子，质谱仪立即对这些离子进行“称重”，获得一串“分子的重量条形码”，即质荷比。“通过对每个像素点信号的分析，我们既能知道有哪些分子，又能知道它们在组织里的具体分布。”
（来源：
Nature
）“简单来说， iPEX 就像一个‘相机’加一个‘秤’的组合，既能一次性看到很多蛋白，又能保留它们在组织中的精准坐标，从而在高分辨率和高通量之间找到一个平衡。 ”王凤翔总结道。
实验结果显示，iPEX 的蛋白质检测灵敏度比传统 MALDI 提升 1-2 个数量级，有效像素尺寸可达 1-5μm，单样本可检测 600-1 , 500 种蛋白质，且能同时捕捉蛋白的空间共定位关系。
iPEX 在真实场景中的三次“考试”
在为期三年半的研发过程中，王凤翔和团队先后经历了三个阶段：前一年半反复摸索技术流程，随后一年进行系统验证，最后一年聚焦于生物学机制探索。
为了检验 iPEX 的真实表现，他们让这项技术在不同类型的样本和模型中接受了三次“考试”。
看清精细结构。 在小鼠视网膜，iPEX 将有效像素尺寸（EPS）压到约 4.8μm，能够解析厚度仅 15–25μm 的突触外层（OPL），检测到 334 种（≥2 个独特肽段）潜在蛋白，是传统质谱成像的约 16 倍。iPEX 绘出包括 CLTC 等突触相关蛋白在 OPL 的特异性分布，以及 SAG、DYNC1H1 等标志蛋白的分层定位，为精细神经环路和视觉信号传递机制提供了蛋白水平的直接证据。
（来源：
Nature
）验证通用性与稳定性。 在 小鼠小脑 中，实现 3.9μm EPS，检测到 640 种潜在蛋白，精准区分颗粒层、分子层、小脑核等结构；在 小鼠肠道 中，实现 2.4μm EPS，识别 1 , 001 种蛋白，像素聚类可自动复现肌肉层、隐窝、绒毛结构，且发现桥粒斑蛋白（DSP）在绒毛层的高表达； 在 102 天成熟人源脑类器官中， 检测到 1241 种蛋白，精准定位神经上皮、神经元等细胞特异性标记蛋白的分布，为类器官发育研究提供蛋白水平的空间蓝图；在 小鼠肝脏组织 中，清晰识别中央静脉结构，且 3 次重复实验中 92% 的肽段检测一致，支持技术的稳定性。
整体来看：在软组织/硬组织/含腔结构/类器官等不同场景下，iPEX 均能实现高分辨率、深覆盖的蛋白检测，单次实验可识别 600-1 , 500 种蛋白，灵敏度较传统质谱成像提升 10-100 倍。
（来源：
Nature
）更重要的是，在阿尔茨海默病（AD）小鼠模型 5xFAD 中，iPEX 被用来回答一个关键问题： 能否在典型病理之前看到更早的分子异常？
在已有明显 Aβ 斑块与认知障碍的 11 月 龄 AD 小鼠中，iPEX 发现纤维束区域髓鞘碱性蛋白特征肽段显著下降，提示髓鞘损伤具有明确空间特异性。多种线粒体功能相关蛋白异常，结合电镜和活细胞成像，证实线粒体形态在早期即出现肿胀、嵴断裂等改变。
在仅有少量 Aβ 沉积、行为尚未明显异常的 2 月龄 AD 小鼠中，iPEX 捕捉到 ACAA1（乙酰辅酶 A 酰基转移酶 1）在纤维束、海马、皮层等多个区域的特征肽段一致性下调。
（来源：
Nature
）进一步体外实验显示：ACAA1 功能受损会导致多种长链多不饱和脂肪酸（DHA、EPA、DPA、AA）水平下降，而以 C24 为主的极长链多不饱和脂肪酸异常积累；野生型 ACAA1 可恢复该紊乱，携带 AD 风险突变 N392S 的 ACAA1 则无法恢复。
这一系列证据支持：ACAA1 下调及相关脂质代谢失衡，可能是 AD 进程中的早期风险事件之一， 而 iPEX 提供了锁定这一空间-分子特征的技术手段。
仍在完善的初代技术
尽管 iPEX 展现出强大的潜力，但王凤翔坦言，这项技术距离真正成熟仍有不少路要走。
首先是流程复杂。 从样本处理、膨胀到质谱成像与数据分析，每个环节都涉及化学反应与物理参数的精准控制，操作步骤多、对规范性要求高，目前尚未实现自动化和全流程标准化。“团队正在建立更简化、可重复的操作体系，降低对实验经验的依赖。”
其次，蛋白鉴定精度仍有提升空间。 目前 iPEX 主要依赖一级质谱的质量信息进行多肽匹配，对同分异构体或质量相近分子区分能力有限。未来，团队计划结合高分辨率质谱仪和二级质谱联合检测策略，进一步提高蛋白鉴定的准确度与覆盖度。
第三，数据体量巨大。 以约 50μm 的像素分辨率扫描整脑样本， 单张脑片 就可能产生数百 GB 数据，对计算、存储与分析提出极高要求。王凤翔介绍，团队正开发更友好的数据处理流程和软件平台，力求实现“从原始信号到蛋白图谱的一键生成”。
最后，推广门槛较高。 质谱成像设备昂贵，计算资源需求大，目前 iPEX 更适合在具备高端平台的科研机构率先应用。团队希望通过实验流程的标准化和自动化，逐步降低使用门槛，让更多实验室能够应用这一技术。
未来，研究团队计划从 基础研究 和 产业转化与临床应用 两条主线推进 iPEX 的应用。
在基础研究层面，iPEX 首次实现了“微米级分辨率 + 深蛋白覆盖”的原位分析，使科学家能够直接观察蛋白质在精细组织（如突触、单细胞层）中的分布规律。这将为解析神经环路的构建、组织稳态维持及胚胎发育等生命过程提供可视化证据。
在临床转化层面，基于 iPEX 发现的 AD 早期 ACAA1 蛋白紊乱，探索其在临床诊断中的应用，及脂肪酸干预策略在 AD 早期治疗中的转化潜力。此外，团队计划进一步优化技术适配性，应用于临床患者样本，解析疾病在人体中的紊乱特征，助力临床诊断及治疗。
“iPEX 目前还是一项初代技术，我们希望把流程做稳定、做标准，能够让它真正走向临床。”王凤翔说。
参考链接：
1.Wang, F., Sun, C., Wu, T.W. et al. iPEX enables micrometre-resolution deep spatial proteomics via tissue expansion. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09734-0
运营/排版：何晨龙
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