急性冠状动脉综合征（ACS）是冠状动脉内不稳定的粥样硬化斑块破裂或出血、表面溃疡或糜烂，继而引起血小板聚集及血栓形成所导致的心肌急性缺血缺氧综合征，涵盖了急性心肌梗死（AMI）和不稳定性心绞痛(UA)。AMI包括ST段抬高型心肌梗死(STEMI)和非ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI)，对患者的生命造成严重威胁。目前ACS的诊断和风险分层是通过对患者临床症状、心电图（ECG）演变以及心肌坏死标志物（包括cTnI、CK-MB等）的综合评估来进行。然而心肌标记物升高时心肌细胞已经发生坏死，我们试图找到能够反应心肌细胞缺氧功能障碍早期的标记物，从而减少心肌坏死面积，降低临床危险事件。代谢分子作为生命活动的最终产物揭示了人体最真实的疾病状态，可在心肌缺血缺氧早期反应细胞的功能和能量代谢情况。基质辅助激光解吸/电离质谱（MALDI-MS）具有高灵敏度、纳升级样品需求以及高通量的特点。因此，发展基于LDI-MS的代谢分析方法用于ACS的早期诊断是一种可行的策略。

近期，复旦大学化学系邓春晖教授团队发展了一种基于COF包覆MOF复合材料辅助的激光解吸/电离质谱方法(LDI-MS)，实现了血清代谢指纹图谱的高通量提取，通过结合机器学习算法实现了ACS早期诊断、ACS风险分层评估以及AMI亚型的区分。相比于传统的ACS诊断方式，具有更高灵敏度和特异性。该工作还对COF包覆MOF复合材料在LDI-MS过程中的解吸/电离（D/I）作用机制作出了重要说明。最后筛选出了重要的代谢标志物，揭示了ACS异常的代谢通路。这项工作推进了高通量LDI-MS质谱在临床的应用，并为血清代谢指纹图谱走向临床诊断提出了新的思路。相关成果以“Hollow Crystallization COF Capsuled MOF Hybrids Depict Serum Metabolic Profiling for Precise Early Diagnosis and Risk Stratification of Acute Coronary Syndrome”为题发表在国际高水平期刊Advanced Science上。复旦大学化学系杨沉杰博士与中国医科大学附属盛京医院心血管内科潘一龙博士为本论文的共同第一作者。复旦大学化学系邓春晖教授、中国医科大学附属盛京医院李晓东教授以及云南大学胡旭芳老师为本论文的通讯作者。

图1 搭建的UiO-66@HCOF辅助的LDI-MS平台用于ACS的早期诊断和风险分层。

图2 UiO-66@HCOF的设计和形貌表征。

图3 血清代谢指纹图谱结合机器学习算法对ACS的风险分层以及筛选出重要的代谢标志物

       全文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202302109