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Analysis of Lipids in Kidney Tissue Using High Resolution MALDI Mass Spectrometry Imaging

Massenspektrometrisches Imaging (MSI) ist unverzichtbar für die Untersuchung der räumlichen Verteilung von Molekülen in einer Vielzahl von biologischen Proben. Seit seiner Einführung hat sich MALDI zu einer dominierenden Bildgebungsmethode entwickelt, die sich als nützlich erwiesen hat, um die Komplexität von Lipidstrukturen in biologischen Geweben zu bestimmen.
Einerseits ist die Rolle von Cisplatin bei der Behandlung von menschlichen malignen Erkrankungen gut etabliert, jedoch ist Nephrotoxizität eine limitierende Nebenwirkung, die Veränderungen des renalen Lipidprofils beinhaltet. Dies führte zu der Motivation, die Lipidzusammensetzung des Nierengewebes in mit Cisplatin behandelten Ratten zu untersuchen, um die involvierten Lipid-Signalwege aufzuklären. Es wurde eine Methode zur Kartierung der Lipidzusammensetzung in Nierenschnitten unter Verwendung von MALDI MSI entwickelt. Die Verteilung von Nierenlipiden in Cisplatin-behandelten Proben zeigte deutliche Unterschiede in Bezug auf die Kontrollgruppen.
Darüber hinaus wurde die Beurteilung der Ionenbilder von Lipiden in Cisplatin-behandelten Nieren meist als qualitative Aspekte betrachtet. Relative quantitative Vergleiche wurden durch den variablen Einfluss von experimentellen und instrumentellen Bedingungen begrenzt. Daher bestand die Notwendigkeit, ein Normalisierungsverfahren zu entwickeln, das einen Vergleich der Lipidintensität verschiedener Proben ermöglicht. Das Verfahren verwendete einen Tintenstrahldrucker, um eine Mischung der MALDI-Matrix und der internen internen Lipid-Metall-Standards aufzubringen. Unter Verwendung von ICP-MS erlaubte der interne Metallstandard, die Konsistenz der Matrix und der internen Standards zu bestätigen. Die Anwendung der Methode zur Normalisierung von Ionenintensitäten von Nierenlipiden zeigte eine ausgezeichnete Bildkorrektur und ermöglichte einen relativen quantitativen Vergleich von Lipidbildern in Cisplatin-behandelten Proben. / Mass spectrometry imaging is indispensable for studying the spatial distribution of molecules within a diverse range of biological samples. Since its introduction, MALDI has become a dominant imaging method, which proved useful to sort out the complexity of lipid structures in biological tissues.
The role of cisplatin in the treatment of human malignancies is well-established. However, nephrotoxicity is a limiting side effect that involves an acute injury of the proximal tubule and alterations in the renal lipid profile. This evolved the motivation to study the spatial distribution of lipids in the kidney tissue of cisplatin-treated rats to shed light on the lipid signaling pathways involved. A method for mapping of lipid distributions in kidney sections using MALDI-LTQ-Orbitrap was developed, utilizing the high performance of orbitrap detection. The distribution of kidney lipids in cisplatin-treated samples revealed clear differences with respect to control group, which could be correlated to the proximal tubule injury. The findings highlight the usefulness of MALDI MSI as complementary tool for clinical diagnostics.
Furthermore, assessment of the ion images of lipids in cisplatin-treated kidney mostly considered qualitative aspects. Relative quantitative comparisons were limited by the variable influence of experimental and instrumental conditions. Hence, the necessity developed to establish a normalization method allowing comparison of lipid intensity in MALDI imaging measurements of different samples. The method employed an inkjet printer to apply a mixture of the MALDI matrix and dual lipid-metal internal standards. Using ICP-MS, the metal internal standard allowed to confirm the consistency of the matrix and internal standards application. Applying the method to normalize ion intensities of kidney lipids demonstrated excellent image correction and successfully enabled relative quantitative comparison of lipid images in control and cisplatin-treated samples.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/20212
Date25 September 2018
CreatorsAboulmagd Khodier, Sarah
ContributorsLinscheid, Michael, Weller, Michael
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Rights(CC BY-NC-ND 3.0 DE) Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/

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