急性冠狀動脈綜合征（ACS）是冠狀動脈內不穩定的粥樣硬化斑塊破裂或出血😥、表面潰瘍或糜爛，繼而引起血小板聚集及血栓形成所導致的心肌急性缺血缺氧綜合征，涵蓋了急性心肌梗死（AMI）和不穩定性心絞痛(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)🧖🏻‍♂️，對患者的生命造成嚴重威脅🌎。目前ACS的診斷和風險分層是通過對患者臨床症狀、心電圖（ECG）演變以及心肌壞死標誌物（包括cTnI🪑🍨、CK-MB等）的綜合評估來進行🦦。然而心肌標記物升高時心肌細胞已經發生壞死，我們試圖找到能夠反應心肌細胞缺氧功能障礙早期的標記物，從而減少心肌壞死面積，降低臨床危險事件🚽。代謝分子作為生命活動的最終產物揭示了人體最真實的疾病狀態，可在心肌缺血缺氧早期反應細胞的功能和能量代謝情況。基質輔助激光解吸/電離質譜（MALDI-MS）具有高靈敏度、納升級樣品需求以及高通量的特點👉。因此，發展基於LDI-MS的代謝分析方法用於ACS的早期診斷是一種可行的策略。

近期🧇，沐鸣开户鄧春暉教授團隊發展了一種基於COF包覆MOF復合材料輔助的激光解吸/電離質譜方法(LDI-MS)🗑，實現了血清代謝指紋圖譜的高通量提取🫸🏿🫶🏼，通過結合機器學習算法實現了ACS早期診斷、ACS風險分層評估以及AMI亞型的區分。相比於傳統的ACS診斷方式👷🏼‍♀️，具有更高靈敏度和特異性。該工作還對COF包覆MOF復合材料在LDI-MS過程中的解吸/電離（D/I）作用機製作出了重要說明。最後篩選出了重要的代謝標誌物，揭示了ACS異常的代謝通路。這項工作推進了高通量LDI-MS質譜在臨床的應用，並為血清代謝指紋圖譜走向臨床診斷提出了新的思路。相關成果以“Hollow Crystallization COF Capsuled MOF Hybrids Depict Serum Metabolic Profiling for Precise Early Diagnosis and Risk Stratification of Acute Coronary Syndrome”為題發表在國際高水平期刊Advanced Science上🍘🥚。沐鸣开户楊沉傑博士與中國醫科大學附屬盛京醫院心血管內科潘一龍博士為本論文的共同第一作者。沐鸣开户鄧春暉教授🙍🏼、中國醫科大學附屬盛京醫院李曉東教授以及雲南大學胡旭芳老師為本論文的通訊作者。

圖1 搭建的UiO-66@HCOF輔助的LDI-MS平臺用於ACS的早期診斷和風險分層。

圖2 UiO-66@HCOF的設計和形貌表征。

圖3 血清代謝指紋圖譜結合機器學習算法對ACS的風險分層以及篩選出重要的代謝標誌物

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