前沿 | 深度解析脂质精细结构，揭示疾病机理新线索

图 1. 精细结构脂质组学分析系统

然而，脂质组学中的挑战在于结构复杂且精细，传统分析方法能够分析脂质中双键的个数，却无法确定双键的精确位置。安捷伦与清谱公司合作推出的 脂质精细结构分析系统利用 Paternò-Bùchi (PB) 光化学衍生反应技术，成功克服了这一难题，为脂质结构解析开辟了新途径。

图 2. 基于 Omega Analyzer 和 UHPLC-QTOF 的精细结构脂质组学方案

将丙酮作为在线 PB 反应试剂，通过诊断离子，可以高灵敏度地检测脂质中碳碳双键的位置。实验结果表明，该系统在分析低丰度脂质样品时，依然能够提供精确的 C=C 结构信息，极大提高了脂质分析的深度。

图 3. 五种脂质的总离子流色谱图、LC–PB–MS/MS 谱图和方法检出限

该系统具备高度的脂质覆盖能力，可对磷脂、鞘脂等多种脂质亚类进行定性与定量分析，支持多维度的结构解析。通过该系统，研究人员能够鉴定出几百种脂质 C=C 异构体，助力大规模脂质组学研究。另外，在超过 12 小时的连续实验中，展现出良好的稳定性。

图 4. 在牛肝极性脂质提取物中鉴定出的脂质占比和方法稳定性（12 小时）

该系统结合了非靶向与靶向的分析模式，并开发了全自动三步工作流程：脂质亚类分析，脂链组成分析和 C=C 位置分析。这一流程完全自动化运行，能够在短时间内处理大量复杂样本，实现高通量的深度结构分析。

图 5. 全程自动化分析流程

在乳腺癌细胞系 BT-474 和 MDA-MB-231 的研究中，研究人员利用该系统对磷脂 C=C 异构体进行定量分析。结果发现，这两种细胞系中磷脂 C=C 异构体的比例存在显著差异。在 MDA-MB-231 中，PC (16:1(Δ9/(Δ6+Δ7+Δ9))_20:2)、PC ( 1 6 : 1 ( Δ 9 / ( Δ 6 + Δ 7 + Δ 9 ) ) _ 2 0 : 1 ) 与 PC (14:0_18:1(Δ9/(Δ8+Δ9+Δ11))) 等脂质 C=C 异构体比值下调，而 PC (14:0_18:1(Δ8/(Δ8+Δ9+Δ11)))、PC (16:1_18:1(Δ8/(Δ8+Δ9+Δ11))) 与 PC (16:1(Δ6/(Δ6+Δ7+Δ9))_18:0) 等脂质 C=C 异构体比值上调。这些差异为乳腺癌侵袭性研究提供了重要的生物学信息，表明磷脂 C=C 位置与癌细胞侵袭性可能存在关联。

图 6. 乳腺癌细胞系 BT-474 和 MDA-MB-231中的脂质精细结构定量分析结果