新型高熵TiVCrMoC3 MXene辅助LDI MS技术实现类风湿关节炎血清代谢指纹精准诊断

　　本研究针对类风湿关节炎(RA)早期诊断缺乏特异性标志物的难题，开发了新型高熵二维碳化物MXene材料TiVCrMoC3辅助激光解吸电离质谱(LDI-MS)技术。该技术实现了10 pg/mL级超高灵敏度检测，结合机器学习准确区分骨关节炎(OA)与RA患者，鉴定出8种差异代谢物，为RA精准诊断提供了全新解决方案。

　　

在全球范围内，类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis, RA）作为一种自身免疫性疾病，每年导致约37.57/10万伤残调整生命年（DALYs）的损失。该疾病早期缺乏典型临床症状和特异性诊断标志物，常导致误诊和漏诊。当前临床主要依赖类风湿因子（RF）和抗环瓜氨酸肽抗体（anti-CCP）进行诊断，但二者特异性有限，且属于大分子蛋白，而血清中具有诊断潜力的小分子代谢物往往被忽视。因此，开发能够精准捕捉RA特异性小分子代谢特征的新技术迫在眉睫。

传统基质辅助激光解吸电离质谱（MALDI-MS）技术在低分子量化合物（m/z < 700 Da）检测方面存在明显局限，常用有机基质（如CHCA、DHB）在低分子量区域产生严重背景干扰。虽然纳米材料辅助的表面辅助激光解吸电离质谱（SALDI-MS）一定程度上缓解了这一问题，但现有材料在导电性、光热转换效率和表面可及性等方面仍存在不足。高熵材料（High-Entropy Materials, HEMs）由五种以上元素以近似等摩尔比构成，具有优异的导热性和光电性能，但传统的块状高熵材料导电性差、表面可及性低，限制了其在LDI-MS中的应用。

针对这一技术瓶颈，山东第一医科大学第一附属医院的研究团队开发了一种新型二维高熵碳化物MXene材料——TiVCrMoC₃，并首次将其应用于SALDI-MS分析，成功实现了对RA血清代谢指纹的高通量、高灵敏度检测。该研究成果发表在《Journal of Pharmaceutical Analysis》期刊上，为RA的早期诊断提供了新的技术路径。

研究人员通过氢氟酸（HF）蚀刻和四甲基氢氧化铵（TMAOH）插层处理，从TiVCrMoAlC₃ MAX相前驱体制备出单层TiVCrMoC₃。采用高分辨透射电镜（HR-TEM）、X射线光电子能谱（XPS）、原子力显微镜（AFM）等技术对材料进行表征，证实其具有超薄层状结构（厚度约0.25 nm）和均匀的元素分布。通过紫外-可见吸收光谱和光热实验证明该材料具有优异的光热转换性能（808 nm激光照射下5分钟内升温至65°C）。利用rapifleX MALDI Tissuetyper? TOF/TOF质谱仪进行SALDI-MS分析，结合机器学习算法（包括随机森林、LASSO、XGBoost等）对100例临床血清样本（50例RA、50例OA）的代谢指纹数据进行模式识别和分类。

研究结果表明，TiVCrMoC₃在正离子模式下表现出卓越的分析性能。与常规有机基质（CHCA、DHB）和传统纳米材料（石墨烯、碳纳米管、MXene）相比，该材料在检测氨基酸混合物（色氨酸、脯氨酸、苏氨酸等）时展现出更干净的背景和更高的离子峰强度。其对小分子代谢物的检测灵敏度达到10 pg/mL级别，定量检测决定系数（R2）高达0.99987，重复性优异（变异系数CV<4%）。在复杂生物环境（高盐、高蛋白）中仍能保持稳定检测性能，且对脂肪酸、药物分子等具有广谱检测能力。

3.1. TiVCrMoC₃的材料表征

材料表征结果显示，TiVCrMoC₃具有典型的二维层状结构，元素分布均匀，表面存在丰富的-OH、-O等官能团。XPS分析证实材料中存在Mo??/Mo??混合价态，这种混合价态体系增强了电子转移能力和光热转换效率，为激光解吸电离过程提供了优越的电子环境。

3.2. 小分子代谢物检测

研究团队系统评估了TiVCrMoC₃对各类生物小分子的检测能力。在氨基酸检测中，色氨酸（m/z 204.23）、组氨酸（m/z 155.16）和异亮氨酸（m/z 131.17）的[M+Na]?和[M+K]?峰均被清晰检测。在脂肪酸检测中，硬脂酸（m/z 284.48）、棕榈酸（m/z 256.42）和花生四烯酸（m/z 304.47）等均表现出高信号强度和低背景干扰。对药物分子（如硝苯地平、扑热息痛、多巴胺等）的检测也显示出同样优异的性能。

3.3. 盐耐受性、线性与重复性评估

材料在0.5 M NaCl/KCl溶液和5 mg/mL BSA存在下仍能保持稳定的检测性能，表明其具有良好的盐和蛋白耐受性。以硬脂酸为例，采用硬脂酸-D3作为内标，在0.25-10 mM浓度范围内表现出优异的线性关系（R2=0.99987）。点内和点间重复性测试显示CV值分别小于3%和5%。

3.4. 机器学习分析血清代谢指纹

通过对100例临床血清样本的分析，研究人员提取了227个m/z特征信号，构建了血清代谢指纹（SMF）图谱。机器学习模型在区分OA和RA患者方面表现出近乎完美的分类性能（AUC=1）。通过t检验和LASSO算法筛选出71个显著差异的m/z信号，最终鉴定出8种差异代谢物，包括上调的乙酸（m/z 60.05）、乳酸（m/z 90.08）、4-羟基壬烯醛（4-HNE，m/z 156.22）、谷氨酰胺（m/z 146.15）和瓜氨酸（m/z 175.19），以及下调的衣康酸（m/z 130.1）、葡萄糖（m/z 180.1）和棕榈酸（m/z 256.4）。

研究结论表明，TiVCrMoC₃作为一种新型高熵二维MXene材料，在SALDI-MS分析中展现出卓越的性能，其优异的导电性、光热转换效率和表面化学特性为小分子代谢物的高效电离提供了理想平台。该技术成功应用于RA血清代谢指纹分析，结合机器学习算法实现了对RA的准确诊断和潜在生物标志物的发现。

研究的创新性在于首次将高熵MXene材料应用于LDI-MS领域，突破了传统基质在低分子量区域背景干扰强的技术瓶颈。所开发的TiVCrMoC₃-assisted LDI-MS技术具有检测灵敏度高、重复性好、抗干扰能力强等优势，不仅为RA诊断提供了新的技术手段，也为其他自身免疫性疾病和代谢性疾病的早期诊断开辟了新的研究方向。该技术的临床应用将有助于实现RA的早期预警和个性化治疗，推动精准医疗的发展。

值得注意的是，本研究鉴定的8种差异代谢物与RA的免疫炎症反应、氧化应激和代谢重编程等病理过程密切相关。如瓜氨酸水平升高与抗CCP抗体产生相关，4-HNE作为脂质过氧化产物反映氧化应激水平，衣康酸的减少可能暗示炎症反馈调节紊乱。这些代谢物的发现为理解RA的发病机制提供了新的代谢视角。

未来研究可进一步扩大样本规模，验证已鉴定生物标志物的临床价值，并探索该技术在RA疗效监测和预后评估中的应用潜力。此外，TiVCrMoC₃材料的合成工艺和表面功能化策略仍有优化空间，有望进一步提升其分析性能和适用范围。