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泪液的采集方法、处理过程及不同采样方式对检测结果的影响分析
2023-01-05

眼睛分泌的泪液不仅具有湿润眼球和免疫与防御功能,还含有大量与人体生理病理相关的信息。摄入的药物或毒品也可能经由泪液分泌排出。此外,由于眼睛直接暴露于空气中,空气中的挥发物、气溶胶与可溶性颗粒也可能进入眼睛而转移至泪液中。所以,泪液的成分分析在疾病诊断、药物分析、毒品检测以及环境健康等相关领域具有重要意义。因此,可通过泪液建立非侵入性诊断方法,能够加深我们对眼部和全身性疾病的了解。


01

常用的泪液采集方法

最常见的两种泪液样品采集方法包括毛细管(capillary)法和泪液分泌试纸(Schirmer strip)法。此外,还有以吸收剂为基础的方法(如海绵和眼部冲洗法)等。

Capillary法是将玻璃毛细管的尖端置于泪河下缘,通过毛细管作用,从结膜囊中采集泪液(如图1-A)。这种方法要求采集人员具有更多的经验,特别是对于泪液量较少的干眼症患者,操作具有挑战性,且患者的体验感较差。然而,该方法能够最大限度地减小对眼表组织的接触刺激。

Schirmer strip法用滤纸收集泪液时,将滤纸在下眼睑结膜囊内放置5分钟即可(如图1-B)。该方法除用于泪液采样外,也是眼科临床中评价眼内泪液量的标准测试工具。

图1 Capillary法与Schirmer strip法泪液采集示意图

由于操作和原理不同,这两种方法可能会导致蛋白质组学数据和分析结果的不同。


02

样品后处理过程对样品检测的影响

泪液样品的采集后处理过程也会影响检测的蛋白质种类。如Aleksandra K. Denisin等人的研究表明,Schirmer strip法采集的样本后处理对人类泪液样本蛋白质组成有影响[1]。其中以扩散为基础的蛋白质洗脱是最广泛报道的蛋白质提取策略。为了研究Schirmer strip法采集后处理对蛋白含量的影响,研究人员复制了临床Schirmer strip法对蛋白的收集和储存过程(如图2),计算不同蛋白的滤纸条保留率以及处理过程的损失率,结果见图3A,蛋白的提取效率跟蛋白种类有关,提取率在7%~84%之间。

图2 基于Schirmerd的泪液收集和分析操作方法示意图

为了进一步分析造成这种结果的原因,作者从蛋白质本身的生化性质,如分子量、表面正负电荷以及表面亲水作用等三个方面进行研究。结果表明(图3B~D)分子量与蛋白质保留率和蛋白损失率均呈正相关,而疏水表面积仅与蛋白质保留率呈正相关,蛋白质在滤纸条上的保留程度和样品处理过程中的损失与蛋白质的表面电荷或表面亲水性无关。


图3 分析结果图

(A)蛋白质种类与提取效率范围图(横坐标:提取效率;纵坐标:蛋白质种类);(B~D)蛋白质的生化性质对提取体系中蛋白质保留与损失的影响(B:分子量的影响C:表面电荷的影响D:表面亲水性的影响)


03

采用SWATH-MS分析不同采样方式的

泪液样品的蛋白质成分

1、方法

除了泪液样品采集后处理过程影响分析结果外,采集方法以及分析方法也会影响分析结果。例如,Janika Nättinen等人在视觉与眼科学研究协会(ARVO)的官方杂志Translational Vision Science & Technology (TVST)上发表了题为“Comparison of Capillary and Schirmer Strip Tear Fluid Sampling Methods Using SWATH-MS Proteomics Approach”的文章[2],采用SWATH-MS蛋白质组学来测试通过泪液分泌试纸(Schirmer strip)法和毛细管(Capillary)法采集的泪液样品之间蛋白质组成的差异。


本研究首次以序列窗口采集离子谱质谱(sequential window acquisition of all theoretical mass spectra, SWATH-MS)的形式,对来自同一病人的Schirmer strip法与capillary法采集的样品的蛋白谱进行比较。样品分别采用单独的谱库(capillary、Schirmer strip)与组合的、全面的谱库(capillary与Schirmer strip)进行解析处理(如图4所示),分别使用单独的谱库(Capillary-specific spectral library与Schirmer strip-specific spectral library)对相应的样品(Approach 1)进行分析,使用组合的谱库(Combined spectral library)分别对单独的样品(Approach 2)以及组合的样品(Approach 3)进行分析,得到蛋白质图谱并对比不同的分析方法对两种采样方法之间相对蛋白质表达水平的差异。

图4 样品与数据分析流程图


2、分析结果

两个采集方法得到的数据集有316种相同的蛋白质,capillary法独有88种,Schirmer strip法有592种独特的蛋白质(图5-a)。细胞组分GO term 结果显示,capillary法特有的蛋白质中来自细胞外区域、蛋白复合物和膜相关的蛋白质比例更高(图5-b);虽然细胞相关蛋白的比例没有统计学差异,但Schirmer strip法样品所特有的蛋白质中则包含更多的细胞和细胞器特异性相关的蛋白质,两种方法细胞和代谢过程相关的蛋白质所占比例相似(图5-c)。两种方法中分子功能结构域的蛋白质与催化活性相关的蛋白质所占比例不同,Schirmer strip法中催化活性相关的蛋白所占比例较高(图5-d)。采用组合的谱库分析Schirmer strip与capillary样品,两个数据集总共有761种蛋白质是相同的,其中capillary数据集有9种独特的蛋白质,Schirmer strip数据集有80种独特的蛋白质(图5-e)

图5 来自capillary (蓝色)和Schirmer strip (红色)泪液样品的蛋白质组学数据的比较

a~d:来自capillary (蓝色)和Schirmer strip (红色)蛋白质组学数据的比较(Approach 1);e:用组合谱库分别处理capillary和Schirmer strip采集的泪液样品的比较(Approach 2);f~g:组合谱库处理capillary和Schirmer strip采集的泪液样品的比较(Approach 3)

采用组合的谱库分析组合的样品集数据表明,Schirmer strip与capillary样品的蛋白质表达谱不同,根据层次聚类树状图(图5-f)和主成分分析(图5-g)结果显示,两种样品类型非常清楚地分为两组。作者进一步地对两种方法中P值最低的20种蛋白质进行生物学分析,结果表明,与Schirmer strip相比,与免疫应答和补体通路以及内吞作用、角化和组织发育相关的蛋白质在capillary样品中表达水平更高,而与细胞死亡和存活以及自由基清除相关的蛋白则在Schirmer strip中具有更高的表达。


因此,本研究提供了用SWATH-MS检测样本类型之间潜在的蛋白质谱差异的信息,从而根据不同的研究对象选择最合适的采样和分析方法,并进行综合分析。


04

泪液检测的相关应用

Liang Hu等研究者使用Schirmer试纸收集泪液和建立从泪液中破译疾病秘密的iTEARS方法,来揭示泪液外泌体在眼部疾病和其他疾病(如神经退行性疾病和癌症)的关系和用于疾病分类和病程监测[3]


另外,有科学家用Schirmer试纸条收集泪液用于详细的蛋白质分析,建立一种试纸条内蛋白质消化方法,并结合高能碰撞解离和Orbitrap Fusion Tribrid质谱仪,从11名健康受试者的泪液样本中鉴定出3370种蛋白。也有研究者对采集泪液中的细胞因子进行检测,并检测到IL-1β、TNF-α、TSLP,以及其水平与泪膜破裂时间值、角膜荧光素染色评分的相关性。


结语


在科研人员与眼科医生共同努力下,泪液收集和检测方法在不断完善。随着科学技术(如分析技术)的发展和进步,泪液在诊疗疾病方面将能够应用于临床。泪液分析在持续监测健康方面具有前所未有的潜在优势,相信这种技术可以进一步提升我们对疾病的预防与诊断能力。考虑到泪液分析在临床上的使用潜力和眼科领域的迅速发展,我们有理由相信,在不久的将来,泪液的分析结果将成为监测临床健康状况的重要常规检测指标之一。




参考资料:

[1] Nttinen J, Aapola U, Jylh A, et al. Comparison of capillary and schirmer strip tear fluid sampling methods using SWATH-MS proteomics approach[J]. Translational Vision Science & Technology, 2020, 9(3).

[2] Denisin A K, Karns K, Herr A E, et al. Post-collection processing of Schirmer strip-collected human tear fluid impacts protein content[J]. Analyst, 2012, 137(21):5088-5096.

[3] Liang H, Ting Z, Huixiang M, et al. Discovering the secret of diseases by incorporated tear exosomes analysis via rapid-isolation system: iTEARS[J]. American Chemical Society Nano, 2022,16(8):11720-11732.

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