Une nouvelle méthode d'imagerie par spectrométrie de masse computationnelle permet aux chercheurs d'atteindre une résolution de masse élevée et une résolution spatiale élevée pour les échantillons biologiques tout en fournissant des ensembles de données de manière exponentiellement plus rapide.

Des chercheurs du Beckman Institute for Advanced Science and Technology ont développé une approche d'imagerie par spectrométrie de masse subspatiale qui accélère la vitesse d'acquisition des données, sans sacrifier la qualité, en concevant une stratégie de reconstruction basée sur un modèle.

La technique, qui a été développé à l'aide de modèles animaux, pourrait avoir des implications importantes pour de nombreuses applications, y compris la chimie analytique et les études cliniques, avec des résultats disponibles en une fraction du temps. Il peut également détecter une large gamme de biomolécules, des petites molécules telles que les neurotransmetteurs et les acides aminés aux molécules plus grosses telles que les lipides ou les peptides.

L'article "Accelerating Fourier Transform-Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry Imaging Using a Subspace Approach" a été publié dans le Journal de la Société américaine de spectrométrie de masse .

"La résonance cyclotron ionique à transformée de Fourier est un instrument vraiment puissant, fournissant la résolution de masse la plus élevée, " a déclaré Yuxuan Richard Xie, un étudiant diplômé en bio-ingénierie à l'Université de l'Illinois Urbana-Champaign, qui est le premier auteur sur le papier. "Mais un inconvénient du FT-ICR est qu'il est très lent. Donc, essentiellement, si les gens veulent atteindre une certaine résolution de masse, ils doivent attendre des jours pour acquérir des ensembles de données. Notre approche informatique accélère ce processus d'acquisition, potentiellement d'un jour à peut-être une à deux heures, soit une augmentation de dix fois de la vitesse d'acquisition des données."

"Notre méthode change la façon dont nous acquérons les données, " dit Xie. " Au lieu d'acquérir des spectres de masse par pixel, la technique reconnaît la redondance dans les données d'imagerie de haute dimension et utilise un modèle de sous-espace de basse dimension pour exploiter cette redondance afin de reconstruire des images multispectrales à partir d'un sous-ensemble de données seulement. »

Xie a collaboré avec Fan Lam, professeur assistant de bio-ingénierie, et Jonathan V. Sweedler, la James R. Eiszner Family Endowed Chair in Chemistry et le directeur de la School of Chemical Sciences, qui sont co-chercheurs principaux sur le papier. Daniel Castro, un étudiant diplômé en physiologie moléculaire et intégrative, a également contribué.

"Nous utilisons depuis longtemps des modèles subspatiaux dans nos travaux d'imagerie spectroscopique IRM et IRM, " Lam a déclaré. "C'est vraiment agréable de voir qu'il a également de grands potentiels pour une modalité d'imagerie biochimique différente."

"La capacité d'acquérir des informations chimiques améliorées et les emplacements des produits chimiques dans un échantillon complexe tel qu'une section d'un cerveau devient habilitante pour notre recherche neurochimique, " a déclaré Swedler.

Le concept d'imagerie subspatiale a été lancé par Zhi-Pei Liang, professeur de génie électrique et informatique et membre à temps plein du corps professoral de Beckman, qui est un expert mondial en IRM et MRSI.

La recherche se poursuit alors que les chercheurs cherchent à appliquer la technique à l'imagerie 3D. "(L'approche) pourrait avoir un impact beaucoup plus important pour la communauté scientifique pour l'imagerie 3D de zones plus vastes, comme le cerveau, " dit Xie. " Parce que si nous faisons 50 tranches sur FT-ICR, ça prendrait des semaines maintenant, mais (avec cette technique), nous pouvons obtenir une couverture décente peut-être en quelques jours.

"Je crois que l'imagerie informatique, en particulier l'approche axée sur les données, est comme une nouvelle étoile brillante. C'est de plus en plus puissant, et nous devrions certainement utiliser certaines de ces techniques pour l'analyse chimique des tissus par imagerie par spectrométrie de masse."