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      代謝組學(xué)在子癇前期中的應(yīng)用進(jìn)展

      2015-02-22 11:18:53洪綜述徐紅兵審校
      現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生 2015年13期
      關(guān)鍵詞:代謝物組學(xué)子癇

      陳 洪綜述,徐紅兵審校

      (重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院,重慶400016)

      代謝組學(xué)在子癇前期中的應(yīng)用進(jìn)展

      陳 洪綜述,徐紅兵審校

      (重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院,重慶400016)

      先兆子癇;妊娠并發(fā)癥;代謝組學(xué);子癇前期;生物標(biāo)志物;綜述

      代謝組學(xué)是繼基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)之后發(fā)展起來(lái)的一門(mén)組學(xué)技術(shù),也是系統(tǒng)生物學(xué)的重要組成部分。代謝組學(xué)可以高通量識(shí)別、測(cè)定生物體受刺激和基因修飾后小分子代謝物的變化[1],從而幫助人們更好地了解疾病的病理機(jī)制,診斷、預(yù)后和發(fā)現(xiàn)疾病的標(biāo)志物[2-4],目前代謝組學(xué)技術(shù)廣泛應(yīng)用于毒理學(xué)研究、藥物研發(fā)、疾病診斷和治療等領(lǐng)域[5-6],成為近幾年的研究熱點(diǎn)之一。本文就代謝組學(xué)的概念及其在子癇前期的應(yīng)用和進(jìn)展作一綜述。

      1 代謝組學(xué)的概念

      1999年,英國(guó)Nicholson等[7]在核磁共振(NMR)基礎(chǔ)上提出了代謝組學(xué)的概念,其從代謝物層面探索生命活動(dòng),分析基因表達(dá)、轉(zhuǎn)錄、翻譯、蛋白質(zhì)(酶)修飾后的下游產(chǎn)物,真實(shí)反應(yīng)系統(tǒng)(細(xì)胞、組織或器官)的生理狀態(tài)或表型,關(guān)注對(duì)象是相對(duì)分子質(zhì)量小于1×103的小分子代謝物。

      2 代謝組學(xué)的研究領(lǐng)域和技術(shù)

      2.1 代謝組學(xué)的研究領(lǐng)域 根據(jù)研究對(duì)象和目的不同,F(xiàn)iehn[8]將代謝組學(xué)分為4個(gè)層次∶(1)代謝物靶標(biāo)分析,定量測(cè)定機(jī)體受擾動(dòng)后某一特定代謝物的變化,分析物較局限;(2)代謝物輪廓分析,對(duì)某一類(lèi)特定代謝物測(cè)定,如糖類(lèi)、氨基酸等,分析其特定代謝途徑,是一種半定量的方法;(3)代謝物指紋分析,對(duì)所有代謝物進(jìn)行定性分析,不針對(duì)具體某一組分;(4)代謝物組學(xué)分析,在特定條件下對(duì)生物樣品中所有代謝物進(jìn)行定性和定量分析。

      2.2 代謝組學(xué)分析技術(shù) 代謝組學(xué)分析流程[9-10]包括∶實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、樣品采集和預(yù)處理、代謝物分離和檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析及模型建立、分析代謝變化機(jī)制。代謝組學(xué)研究的常見(jiàn)樣品是血清或血漿、尿液,除此之外,羊水、膽汁、唾液、精液、腦脊液和部分組織也可作為研究樣本。代謝組學(xué)常用的技術(shù)平臺(tái)有NMR光譜技術(shù)和色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)。一個(gè)精密的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)必須有良好的重復(fù)性、穩(wěn)定的樣本回收率和完善的分離分析平臺(tái)用于檢測(cè)代謝物[11]。常用的NMR有氫離子磁共振(1H-NMR)、碳譜磁共振和磷譜磁共振,其中以1H-NMR應(yīng)用最為廣泛。應(yīng)用 NMR技術(shù)[12-13]進(jìn)行代謝組學(xué)研究時(shí),其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需樣品進(jìn)行預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)樣品快速檢測(cè),并且不破壞樣品,可以應(yīng)用于活體研究;由于NMR光譜復(fù)雜,其靈敏度較低。色譜可以對(duì)物質(zhì)定性,而質(zhì)譜可以定量,因此聯(lián)合應(yīng)用色譜-質(zhì)譜技術(shù)對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè)具有高敏感度、高分辨率、高特異性的特點(diǎn)[1,14],較常用的有氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(GC-MS)、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS)和毛細(xì)管電泳-質(zhì)譜聯(lián)用(CE-MS)等[15]。GC-MS分析時(shí),需要對(duì)樣品進(jìn)行衍生化,靈敏度高于NMR,但同時(shí)也增加了時(shí)間成本。LC-MS檢測(cè)時(shí)樣品無(wú)需衍生化,可以實(shí)現(xiàn)多樣本同時(shí)檢測(cè),相對(duì)NMR費(fèi)時(shí)較多。CE-MS具有高分離能力,需要的樣品量少,檢測(cè)快速,但是商業(yè)成本較高,保留時(shí)間重復(fù)性較差。隨著色譜技術(shù)的不斷發(fā)展,高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用和超高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(UPLC-MS)技術(shù)得到廣泛應(yīng)用,大大提高了分離效率、峰容量及靈敏度[16]。對(duì)代謝組學(xué)技術(shù)檢測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(除噪、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、缺失值處理),將質(zhì)譜圖轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)矩陣,最后運(yùn)用模式識(shí)別方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析,并建立可視化模型[10,17]。無(wú)師監(jiān)督的模式識(shí)別方法包括主成分分析、聚類(lèi)分析等;有師監(jiān)督的模式識(shí)別方法包括判別分析、偏最小二乘法分析、偏最小二乘法判別分析、正交校正的偏最小二乘法分析等[1,17-19]。運(yùn)用模式識(shí)別方法尋找差異性代謝物,通過(guò)查閱文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、比對(duì)二級(jí)質(zhì)譜、用標(biāo)準(zhǔn)品驗(yàn)證等手段,對(duì)潛在標(biāo)志物進(jìn)行定性,從而鑒定出差異性化合物[10,20]。

      3 代謝組學(xué)與子癇前期

      代謝組學(xué)是組學(xué)研究熱點(diǎn)之一,可以系統(tǒng)地研究體液或組織里代謝物的變化,代謝物的濃度及聯(lián)合多種代謝物可以應(yīng)用于預(yù)測(cè)疾病的分類(lèi)和病程發(fā)展[21]。子癇前期是一種妊娠期特有疾病,隨著代謝組學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的學(xué)者借助代謝組學(xué)技術(shù)對(duì)子癇前期展開(kāi)研究。

      3.1 尋找子癇前期的生物標(biāo)志物 Kenny等[22]在2005年首次應(yīng)用氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析87例子癇前期患者血漿樣本,應(yīng)用遺傳編程方法處理數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)3個(gè)代謝峰(峰403、415、427)可以有效地區(qū)分子癇前期和健康對(duì)照,敏感度和特異度分別為100%和98%,其中峰403、415呈下降趨勢(shì),可能是該病的保護(hù)性因子,而峰427呈上升趨勢(shì),可能與疾病的嚴(yán)重程度相關(guān)。Austdal等[23]運(yùn)用NMR技術(shù)同時(shí)對(duì)子癇前期患者血清和尿液樣本進(jìn)行檢測(cè),發(fā)現(xiàn)子癇前期患者的代謝圖譜明顯不同于健康妊娠婦女,從子癇前期患者尿液中鑒定出9個(gè)生物標(biāo)志物,健康妊娠婦女與健康未孕婦女比較有15個(gè)差異性代謝物;對(duì)血清脂質(zhì)譜進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)子癇前期患者血清低密度脂蛋白、極低密度脂蛋白濃度明顯升高,而高密度脂蛋白濃度明顯降低,與心血管疾病的危險(xiǎn)因子一致[24]。該實(shí)驗(yàn)證明可通過(guò)代謝組學(xué)方法對(duì)子癇前期進(jìn)行分類(lèi),同時(shí)也揭示了妊娠和子癇前期可能介導(dǎo)的代謝變化。

      3.2 子癇前期的診斷及探索其發(fā)病機(jī)制 目前子癇前期的診斷主要基于血壓和蛋白尿?qū)χ匾鞴俚膿p害,其病因尚不明確,可能發(fā)病機(jī)制主要有胎盤(pán)淺著床、氧化應(yīng)激、免疫適應(yīng)不良、炎性反應(yīng)、血管內(nèi)皮細(xì)胞及血管功能障礙等[22]。Turner等[25]利用1H-NMR對(duì)子癇前期患者和健康妊娠婦女血漿進(jìn)行分析,結(jié)果提示芳香族氨基酸(組氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸)可以充分區(qū)別子癇前期和健康孕婦。Dunn等[26]應(yīng)用UPLC-MS分析子癇前期患者和健康妊娠孕婦胎盤(pán)絨毛培養(yǎng)基的代謝足跡,該實(shí)驗(yàn)取子癇前期患者和健康妊娠婦女分娩后的胎盤(pán)絨毛,分別在1%和6%氧濃度下培養(yǎng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)在相同氧濃度培養(yǎng)下的子癇前期患者和健康妊娠組絨毛代謝足跡不相同,而在常氧濃度(6%)下培養(yǎng)的子癇前期婦女的絨毛和低氧濃度(1%)下健康妊娠婦女的絨毛其代謝足跡相似,主要有三大類(lèi)代謝物發(fā)生顯著變化,分別是谷氨酸/谷氨酰胺、色氨酸、白三烯/前列腺素,證明了胎盤(pán)缺氧在子癇前期發(fā)病機(jī)制中的重要作用。De Oliveira等[27]應(yīng)用基質(zhì)輔助激光解吸電離質(zhì)譜對(duì)8例早發(fā)型子癇前期血漿脂質(zhì)代謝指紋進(jìn)行分析,運(yùn)用模式識(shí)別方法,鑒定出12個(gè)脂質(zhì)類(lèi)差異性代謝物,結(jié)果表明對(duì)子癇前期脂質(zhì)代謝指紋分析有助于該病發(fā)病機(jī)制的研究。

      3.3 應(yīng)用生物標(biāo)志物實(shí)現(xiàn)子癇前期的早期預(yù)測(cè) 生物體接受刺激后大量的代謝信息改變出現(xiàn)在臨床癥狀以前,越來(lái)越多學(xué)者利用代謝組學(xué)致力于疾病早期標(biāo)志物的研究[28]。Kenny等[29]利用UPLC-MS技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)子癇前期的早期預(yù)測(cè),通過(guò)對(duì)子癇前期患者早期(15±1)周血漿的研究,應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)分析篩選出生物標(biāo)志物,并應(yīng)用14個(gè)生物標(biāo)志物對(duì)另一地區(qū)孕婦早期(15±1)周血漿進(jìn)行子癇前期的預(yù)測(cè),其結(jié)果顯示預(yù)測(cè)率可達(dá)92%。該實(shí)驗(yàn)為子癇前期提供了一種全新的早期篩查手段。實(shí)現(xiàn)對(duì)子癇前期的早期預(yù)測(cè)可為早期臨床干預(yù)提供依據(jù),具有重要的臨床意義,吸引了大量學(xué)者對(duì)子癇前期早期預(yù)測(cè)的研究。Bahado-Singh等[30-31]先后實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用早孕期血漿代謝物對(duì)早發(fā)型子癇前期、晚發(fā)型子癇前期的預(yù)測(cè)。2012年,該研究小組用NMR技術(shù)對(duì)子癇前期患者早孕期間的血漿進(jìn)行代謝物分析,結(jié)果找到20種差異性代謝物,應(yīng)用其中4種代謝產(chǎn)物檸檬酸、甘油、羥基甲基丁酸鈣和蛋氨酸對(duì)早發(fā)型子癇前期進(jìn)行預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)率可達(dá)75.9%,假陽(yáng)性率為4.9%,結(jié)合早孕期多普勒超聲子宮動(dòng)脈的搏動(dòng)指數(shù)和胎兒頭臀長(zhǎng),可將預(yù)測(cè)率提高至82.6%,假陽(yáng)性率降低至1.6%。2013年,該研究小組以NMR技術(shù)通過(guò)對(duì)30例晚發(fā)型子癇前期患者的早孕期血清進(jìn)行分析,結(jié)果找到17種有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的代謝物,其中14種代謝物濃度升高,3種代謝物濃度降低。應(yīng)用多種差異性代謝物和孕婦基礎(chǔ)信息對(duì)晚發(fā)型子癇前期進(jìn)行預(yù)測(cè),靈敏度和特異度分別為76.6%和100.0%。這些研究表明,運(yùn)用代謝組學(xué)技術(shù)早期預(yù)測(cè)子癇前期是可行的,同時(shí)結(jié)合多種手段可提高對(duì)該病的預(yù)測(cè)率,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類(lèi)型子癇前期的早期篩查,具有重要的臨床意義。

      4 小結(jié)與展望

      代謝組學(xué)是一種研究生物體低分子代謝物的有效手段,技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)處理方法也日趨成熟,許多研究證實(shí)了應(yīng)用代謝組學(xué)對(duì)子癇前期研究的可行性,為子癇前期提供了分子生物學(xué)依據(jù)。由于子癇前期的病因和病理機(jī)制不明確,應(yīng)用代謝組學(xué)對(duì)子癇前期的研究有著廣闊的前景。代謝組學(xué)是基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的最終方向,能提供全面的代謝信息,結(jié)合目前的研究成果來(lái)看,代謝組學(xué)在對(duì)子癇前期的早期診斷和鑒別診斷中起著重要作用,探索子癇前期的發(fā)病機(jī)制,有重要的研究?jī)r(jià)值。以代謝組學(xué)為基礎(chǔ)聯(lián)合多種組學(xué)技術(shù),從基因和蛋白質(zhì)層面挖掘差異性代謝物的代謝途徑,從分子水平闡述其發(fā)病機(jī)制可能成為子癇前期的研究重點(diǎn)。

      [1]Goodacre R,Vaidyanathan S,Dunn WB,et al.Metabolomics by numbers∶acquiring and understanding global metabolite data[J].Trends Biotechnol,2004,22(5)∶245-252.

      [2]Lawton KA,Brown MV,Alexander D,et al.Plasma metabolomic biomarker panel to distinguish patients with amyotrophic lateral sclerosis from disease mimics[J].Amyotroph Lateral Scler Frontotemporal Degener,2014,15(5/6)∶362-370.

      [3]Langley RJ,Tsalik EL,van Velkinburgh JC,et al.An integrated clinicometabolomic model improves prediction of death in sepsis[J].Sci Transl Med,2013,5(195)∶195ra95.

      [4]Lu Y,Wang C,Chen Z,et al.Serum metabolomics for the diagnosis and classification of myasthenia gravis[J].Metabolomics,2012,8(4)∶704-713.

      [5]Martin FP,Dumas ME,Wang Y,et al.A top-down systems biology view of microbiome-mammalian metabolic interactions in a mouse model[J].Mol Syst Bio,2007,3∶112.

      [6]GowdaGA,DjukovicD.Overviewofmassspectrometry-basedmetabolomics∶opportunities and challenges[J].Methods Mol Biol,2014,1198∶3-12.

      [7]Nicholson JK,Lindon JC,Holmes E.′Metabonomics′∶understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data[J]. Xenobiotica,1999,29(11)∶1181-1189.

      [8]Fiehn O.Metabolomics-the link between genotypes and phenotypes[J]. Plant Mol Siol,2002,48(1/2)∶155-171.

      [9]Mamas M,Dunn WB,Neyses L,et al.The role of metabolites and metabolomics in clinically applicable biomarkers of disease[J].Arch Toxicol,2011,85(1)∶5-17.

      [10]Patti GJ,Yanes O,Siuzdak G.Innovation∶Metabolomics∶the apogee of the omics trilogy[J].Nat Rev Mol Cell Biol,2012,13(4)∶263-269.

      [11]Zelena E,Dunn WB,Broadhurst D,et al.Development of a robust and repeatable UPLC-MS method for the long-term metabolomic study of human serum[J].Anal Chem,2009,81(4)∶1357-1364.

      [12]Bothwell JH,Griffin JL.An introduction to biological nuclear magnetic resonance spectroscopy[J].Biol Rev Camb Philos Soc,2011,86(2)∶493-510.

      [13]Smolinska A,Blanchet L,Buydens LM,et al.NMR and pattern recognition methods in metabolomics∶from data acquisition to biomarker discovery∶a review[J].Anal Chim Acta,2012,750∶82-97.

      [14]Kamleh MA,Dow JA,Watson DG.Applications of mass spectrometry in metabolomic studies of animal model and invertebrate systems[J].Brief Funct Genomic Proteomic,2009,8(1)∶28-48.

      [15]Fanos V,Atzori L,Makarenko K,et al.Metabolomics application in maternal-fetal medicine[J].Biomed Res Int,2013,2013∶720514.

      [16]Gika HG,Theodoridis GA,Plumb RS,et al.Current practice of liquid chromatography-mass spectrometry in metabolomics and metabonomics[J].J Pharm Biomed Anal,2014,87∶12-25.

      [17]Goodacre R,Broadhurst D,Smilde AK,et al.Proposed minimum reporting standards for data analysis in metabolomics[J].Metabolomics,2007,3(3)∶231-241.

      [18]Okada T,Afendi FM,Altaf-Ul-Amin M,et al.Metabolomics of medicinal plants∶the importance of multivariate analysis of analytical chemistry data[J]. Curr Comput Aided Drug Des,2010,6(3)∶179-196.

      [19]Sawada Y,Akiyama K,Sakata A,et al.Widely targeted metabolomics based on large-scale MS/MS data for elucidating metabolite accumulation patterns in plants[J].Plant Cell Physiol,2009,50(1)∶37-47.

      [20]Dunn WB,Erban A,Weber RJM,et al.Mass appeal∶metabolite identification in mass spectrometry-focused untargeted metabolomics[J].Metabolomics,2013,9(1)∶44-66.

      [21]Lin L,Yu Q,Yan X,et al.Direct infusion mass spectrometry or liquid chromatography mass spectrometry for human metabonomics?A serum metabonomic study of kidney cancer[J].Analyst,2010,135(11)∶2970-2978.

      [22]Kenny LC,Dunn WB,Ellis DI,et al.Novel biomarkers for pre-eclampsia detected using metabolomics and machine learning[J].Metabolomics,2005,1(3)∶227-234.

      [23]Austdal M,Skr?stad RB,Gundersen AS,et al.Metabolomic biomarkers in serum and urine in women with preeclampsia[J].PloS One,2014,9(3)∶e91923.

      [24]Demirci O,Tugrul AS,Dolgun N,et al.Serum lipids level assessed in early pregnancy and risk of pre-eclampsia[J].J Obstet Gynaecol Res,2011,37(10)∶1427-1432.

      [25]Turner E,Brewster JA,Simpson NA,et al.Aromatic amino acid biomarkers of preeclampsia-a nuclear magnetic resonance investigation[J].Hypertens Pregnancy,2008,27(3)∶225-235.

      [26]Dunn WB,Brown M,Worton SA,et al.Changes in the metabolic footprint of placental explant-conditioned culture medium identifies metabolic disturbances related to hypoxia and pre-eclampsia[J].Placenta,2009,30(11)∶974-980.

      [27]De Oliveira L,Camara NO,Bonetti T,et al.Lipid fingerprinting in women with early-onset preeclampsia∶a first look[J].Clin Biochem,2012,45(10/11)∶852-855.

      [28]Meads CA,Cnossen JS,Meher S,et al.Methods of prediction and prevention of pre-eclampsia∶systematic reviews of accuracy and effectiveness literature with economic modelling[J].Health Technol Assess,2008,12(6)∶iii-iv.

      [29]Kenny LC,Broadhurst DI,Dunn W,et al.Robust early pregnancy prediction of later preeclampsia using metabolomic biomarkers[J].Hypertension,2010,56(4)∶741-749.

      [30]Bahado-Singh RO,Akolekar R,Mandal R,et al.Metabolomics and firsttrimester prediction of early-onset preeclampsia[J].J Matern Fetal Neonatal Med,2012,25(10)∶1840-1847.

      [31]Bahado-Singh RO,Akolekar R,Mandal R,et al.First-trimester metabolomic detection of late-onset preeclampsia[J].Am J Obstet Gynecol,2013,208(1)∶58.

      10.3969/j.issn.1009-5519.2015.13.019

      :A

      :1009-5519(2015)13-1978-04

      ∶2015-03-14)

      ∶陳洪(1988-),女,重慶榮昌人,碩士研究生,主要從事婦產(chǎn)科臨床工作;E-mail∶747226912@qq.com。

      ∶徐紅兵(E-mail∶xhbyhr2008@sina.com)。

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