В данной научной работе представлен новый статистический рабочий процесс (workflow) для обнаружения дифференциально представленных аналитов в экспериментах масс-спектрометрической визуализации (MSI) со сложным дизайном. Исследование фокусируется на критических аспектах обработки сигналов, выборе областей интереса (ROI) и методологии статистического анализа для выявления пространственной гетерогенности молекул. Авторы протестировали предложенный метод на гистологических образцах плато большеберцовой кости человека, сравнивая пациентов с остеоартритом и контрольную группу (кадавры), а также на симулированных наборах данных. Результаты демонстрируют, что правильная агрегация признаков и предварительная обработка сигналов позволяют сохранить биологическую релевантность и снизить строгость поправки на множественную проверку гипотез. В статье проводится сравнительный анализ различных статистических моделей и обосновывается важность использования репликации для корректной интерпретации данных. Итогом работы является открытая реализация на языке R, которая позволяет исследователям стандартизировать процесс анализа и проводить расчет необходимого размера выборки для последующих клинических исследований.