在日常科研和臨床研究中，經常困擾工作人員的一個難題就是：手里擁有大量的組織樣本資源，卻苦于找不到合適的方法充分發揮這些樣本的價值，特別是一些珍貴的稀有樣本，一旦損失了就無法補救！

現有組織樣本分析方法的瓶頸

如何充分利用、全面分析組織樣本是研究中經常遇到的問題。傳統方法中常見的分析手段如：（熒光）免疫組化技術、流式細胞技術、高內涵組織分析技術等雖然也在不斷優化，但仍然無法從根本上解決組織樣本分析的諸多難題，例如：

1. 樣本量不足
2. 單樣本檢測通道少
3. 連續切片造成的數據差異
4. 連續染色造成的數據丟失
5. 單細胞制備過程喪失了蛋白間、細胞間的相互作用信息
6. 復雜流程中難以避免的誤差或人為錯誤
7. ……

特別是在個性化診斷、精準醫療、大數據等新興領域快速興起，腫瘤、免疫等傳統研究迅猛發展的大環境下，如果能充分開發利用醫院、檢驗中心、科研院所、樣本庫等單位所保存的、長期以來積累的大量FFPE樣本或新鮮分離的組織標本，通過這些樣本進行疾病種類鑒定、機理分析、病程跟蹤、個體化差異檢測等研究，勢必會為基礎科研和臨床診療提供大量創新的數據類型和理論基礎，避免研究人員捧著金飯碗卻要飯吃的窘境。

Hyperion系統改變組織樣本分析思路 —— 充分發揮組織樣本的珍貴價值！

技術介紹

Hyperion™組織質譜成像系統為研究復雜的細胞表型及細胞在癌癥、腫瘤免疫和免疫介導疾病等微環境中的相互關系提供了前所未有的可視化研究方法。

系統的開發基于成熟穩定的Fluidigm® CyTOF®質譜流式技術，利用高度純化的金屬元素取代熒光基團作為標簽，直接在石蠟包埋(FFPE)和新鮮冰凍組織切片樣本上進行標記；并利用質量譜代替可見光譜進行檢測，大幅超越了目前市場上已有方法的局限性。單次實驗數據量的提高允許研究人員有足夠的樣本對比分析不同疾病類群間、相同疾病不同個體間、同一個體不同疾病時期間、不同外界環境下的個體差異等。

該系統為組織層面的多參數蛋白檢測建立了新的標準。研究人員可以同時對4 - 37個蛋白標記物進行成像檢測分析；大幅提高檢測通道的同時將背景噪音降到最低；系統多達135個檢測通道，充分滿足研究人員未來不斷增長的實驗需求；并在最大限度上利用單個樣本進行數據采集和分析，非常適用于珍貴的稀有樣本；更重要的是，該方法有效地避免了因連續切片造成的樣本間差異以及由于連續染色造成的數據間差異；此外，通過保留組織結構和細胞形態學信息，研究人員可以在組織微環境下從亞細胞水平獲得全新的研究視角。

技術特點：
1. 適用于多種樣本類型 —— 直接利用石蠟切片（FFPE）、冰凍組織切片以及細胞涂片進行標記檢測，特別適用于稀有樣本；
2. 多參數綜合數據 ——單張切片可同時對4 - 37個蛋白標記物進行檢測分析；
3. 數據準確 —— 多參數分析避免了連續切片以及連續染色造成的數據間差異和樣本丟失；
4. 保留組織結構 —— 亞細胞水平充分認識蛋白和相對應的細胞在組織結構中的分布與相互作用關系；
5. 探索未知細胞亞群 —— 利用已知抗體標記物，實現未知數據的發掘！

數據分享：

組織分布和定位在很大程度上可以直觀反映出哪些蛋白間或細胞間存在可能的相互作用關系；通過組織質譜成像系統可以輕松獲得蛋白及其相對應的細胞在組織中的定位分布。參數的增加提高了單次檢測的數據產出，可以在眾多marker中挑選感興趣的進行靈活組合、對比；更重要的是當我們把大量蛋白放在一起檢測時，往往會帶來意想不到的驚喜。有些結果是我們在單獨檢測時無法得到的。

近期內訪問Fluidigm公司官網cn.fluidigm.com，您即可看到利用Hyperion平臺獲取的數據 ——通過MCD Viewer軟件轉換成的高質量TIFF格式圖像，每張圖像都可以通過光譜分離技術單獨顯示其中一種蛋白質的表達狀態。

點擊主頁所示圖片下方的箭頭（圖中白色方框內）選擇所需標記物名稱，即可在圖中顯示其在組織中的分布和表達情況（圖1- a，b，c），或同時將3種不同標記物合并顯示（圖1- d）；也可根據您的需要從數十種標記物中挑選您感興趣的進行組合（圖2）。以下所有數據都是源自同一張肺癌組織切片的檢測結果。

         
           
圖1-a：Histone H3                圖1-b：CD8a                  圖1-c：beta-catenin  

   
    
圖1-d：Merge (Histone H3, CD8a, beta-catenin)      圖2：Merge (HMWK, Ki-67, Collagen I）

* 溫馨提示：建議使用Google Chrome瀏覽器、搜狗瀏覽器及360瀏覽器訪問頁面。IE瀏覽器有可能造成頁面無法訪問。

延伸閱讀：Hyperion™組織質譜成像技術<第二季> —— 早期用戶的經驗分享

在下一季中，我們將通過采訪記錄和視頻資料與您分享來自全球頂尖實驗室的、參與系統研發和優化過程的早期用戶，與大家分享他們的寶貴經驗和研究成果。

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