張大方,趙慶峰,張 棟,張 超
(1.長(zhǎng)春中醫(yī)藥大學(xué) 藥學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130117;2.倫敦大學(xué)學(xué)院;3.澳門大學(xué))
伴隨后基因組時(shí)代的來(lái)臨,針對(duì)功能基因組的分析已成為生命科學(xué)當(dāng)前的主要任務(wù),其主要目標(biāo)是基因產(chǎn)物和靶基因確定,研究策方法主要是系統(tǒng)生物學(xué)中的蛋白質(zhì)組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué).而代謝組學(xué)這門新興學(xué)科,作為基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的補(bǔ)充與延伸,則是研究的最終方向.現(xiàn)今,代謝組學(xué)已廣泛應(yīng)用于生命科學(xué)中各領(lǐng)域的研究.在腫瘤治療的應(yīng)用中,代謝組學(xué)正日漸成為當(dāng)今的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn),并以獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和研究角度顯示它巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值.代謝組學(xué)是遺傳學(xué)、個(gè)體生活習(xí)慣和環(huán)境要素等因子互相作用的結(jié)果[1],其研究的是生命活動(dòng)的最終環(huán)節(jié),因此,代謝組學(xué)被譽(yù)為“真實(shí)場(chǎng)景的評(píng)估”[2],在當(dāng)今時(shí)代顯現(xiàn)了不可替代的作用.
代謝組學(xué)來(lái)源于代謝組,Tweeddale等[3]于1998年將代謝組用于表示單個(gè)細(xì)胞、組織或者器官當(dāng)中所有代謝物組分的集合,即代謝物整體.這其中包括很多分子量小于1000kDa的小分子及其他化學(xué)型分子.這以后,“代謝組學(xué)之父”Nicholson將代謝組學(xué)定義為生物體在病理生理刺激和遺傳因素改變的條件下,使用高通量、高分辨、高靈敏度的化學(xué)分析技術(shù),并結(jié)合模式識(shí)別等化學(xué)信息學(xué)技術(shù),在不同時(shí)間、不同方位定量檢測(cè)其代謝變化,通過(guò)分析生物個(gè)體系的統(tǒng)代謝圖譜來(lái)探討基因功能及調(diào)控機(jī)制的一門科學(xué)[4-5].Fiehn等[6]認(rèn)為,代謝組學(xué)是靜態(tài)的過(guò)程,也就是對(duì)樣本中所有代謝產(chǎn)物在特定的條件下進(jìn)行定性和定量的分析.根據(jù)不同目的,代謝組學(xué)包括代謝組學(xué)分析(metabonomics analysis)、代謝物靶標(biāo)分析(metabolite target analysis)、代謝輪廓分析(metabolic profiling analysis)和代謝指紋分析(metabolic finger printing analysis )四個(gè)層次.
針對(duì)于細(xì)胞、組織、器官等生物樣本,代謝組學(xué)的研究利用色譜、質(zhì)譜及核磁共振等先進(jìn)技術(shù)將樣本代謝產(chǎn)物進(jìn)行分離、純化和組分檢測(cè),再運(yùn)用生物信息學(xué)方法對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行處理、預(yù)測(cè)和分析,獲取有價(jià)值的信息及分子標(biāo)記.代謝組學(xué)的完整研究過(guò)程分為:1)取樣和處理,2)產(chǎn)物分離、純化和檢測(cè)3)數(shù)據(jù)處理分析,4)建立模型.經(jīng)過(guò)一系列處理和分析,確立代謝終產(chǎn)物時(shí)空變化與生物體特性的相互關(guān)系的目的.其研究思路為:快速精確地分析代謝物,模式識(shí)別生物樣品,鑒定生物標(biāo)志物[7],研究對(duì)象主要是相對(duì)分子量小于1000的物質(zhì),包括氨基酸、多肽、核酸、脂肪、硫醇、碳水化合物、有機(jī)酸、維生素等,可以分離、檢測(cè)、定性定量分析代謝產(chǎn)物和相關(guān)代謝途徑[8].研究樣本主要包括細(xì)胞、組織提取液、血液、眼淚、唾液、尿液、以及呼出的空氣等.由于血液和尿液的采集簡(jiǎn)便,檢測(cè)手段簡(jiǎn)單易行,是目前最為常用的研究樣品.?dāng)?shù)據(jù)分析平臺(tái)和分析技術(shù)平臺(tái)是代謝組學(xué)研究的主要平臺(tái).代謝組差異從尋找主要差異入手,與其他組學(xué)研究?jī)?nèi)容相結(jié)合,用以揭示目標(biāo)基因的功能和作用機(jī)制,其內(nèi)容是代謝組學(xué)中研究最為深入的.
代謝組學(xué)所揭示的小分子代謝變化是一系列事件的最終結(jié)果,它直接反映了生命體最終的狀態(tài)[9-10].David曾說(shuō)過(guò):“基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)告訴你可能發(fā)生什么,而代謝組學(xué)則告訴你已經(jīng)發(fā)生了什么.”與轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)相比,代謝組學(xué)具有以下優(yōu)點(diǎn)[11]:1)無(wú)需費(fèi)時(shí)費(fèi)力的進(jìn)行基因組測(cè)序,無(wú)需建立大規(guī)模的表達(dá)序列標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫(kù),代謝產(chǎn)物數(shù)量、種類遠(yuǎn)小于基因和蛋白;2)將微小的基因和蛋白質(zhì)表達(dá)變化放大,易檢測(cè);3)代謝組學(xué)中運(yùn)用的技術(shù)更通用且更容易被人們接受.通過(guò)不斷的深入研究人們發(fā)現(xiàn),代謝組學(xué)憑借其靈敏性、整體性、動(dòng)態(tài)性、簡(jiǎn)易性的特點(diǎn)在腫瘤研究中更具優(yōu)勢(shì).
研究表明:與正常細(xì)胞相比,腫瘤細(xì)胞的代謝譜發(fā)生改變、糖酵解途徑增強(qiáng),并且葡萄糖吸收率增高,以上特點(diǎn)能夠使腫瘤細(xì)胞避免死亡和免疫侵襲.
此外,惡性腫瘤與機(jī)體內(nèi)正常組織相比,其代謝活動(dòng)更加旺盛,DNA合成本酶與RNA合成本酶活力均高,蛋白質(zhì)的合成和分解代謝大大加強(qiáng),且合成代謝大于分解代謝.此外,惡性腫瘤細(xì)胞會(huì)利用機(jī)體內(nèi)正常組強(qiáng)蛋白分解產(chǎn)物來(lái)合成自身所需蛋白,可導(dǎo)致嚴(yán)重的惡病質(zhì)狀態(tài).此外,腫瘤細(xì)胞受損時(shí)產(chǎn)生的“自殺”(commit suicide)行為大大減少.目前,研究腫瘤細(xì)胞凋亡與其代謝分子機(jī)制已成分生命科學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn).同時(shí),腫瘤的發(fā)生發(fā)展也離不開(kāi)其周圍的微環(huán)境.眾所周知,腫瘤在機(jī)體中并不獨(dú)立存在,其生長(zhǎng)與轉(zhuǎn)移受到周邊細(xì)胞群,即通常所說(shuō)的腫瘤微環(huán)境的直接或間接影響.換句話說(shuō),腫瘤細(xì)胞處于一個(gè)與正正常細(xì)胞相比更加復(fù)雜的系統(tǒng)當(dāng)中.通過(guò)對(duì)惡性腫瘤中的代謝改變的研究,人們發(fā)現(xiàn)惡性腫瘤中存在糖、 脂質(zhì)、 氨基酸三大代謝有所變化,伴隨著嘧啶、嘧啶嘌呤等多種代謝的改變,而腫瘤組織賴以生存的微環(huán)境正是這些代謝改變所產(chǎn)生的代謝物.
大多學(xué)者認(rèn)為,內(nèi)因與外因相互作用導(dǎo)致腫瘤形成,環(huán)境因素影響著80%以上的惡性腫瘤的形成,而基因組和蛋白質(zhì)組變化引起了共同“終點(diǎn)”代謝型小分子的變化[12],因此,環(huán)境因素導(dǎo)致腫瘤相關(guān)基因和蛋白改變,最后會(huì)致使腫瘤代謝組變化.Vineis等[13]認(rèn)為:改變機(jī)體代謝水平會(huì)導(dǎo)致體內(nèi)的一系列變化,如DNA加合物、蛋白質(zhì)加合物、氧化損傷等,繼而引發(fā)腫瘤抑制基因突變、基因組不穩(wěn)定、甲基化和蛋白表達(dá)的變化等,引起細(xì)胞結(jié)構(gòu)、細(xì)胞功能變化,最終引發(fā)惡性腫瘤.
代謝組學(xué)與其他組學(xué)方法相比主要有3個(gè)優(yōu)勢(shì)[14]:1)接受刺激后極短時(shí)間內(nèi),代謝產(chǎn)物水平即有所改變,其反應(yīng)速度與腫瘤應(yīng)對(duì)環(huán)境(營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的缺乏、藥物處理等)的改變速度相一致,更能反應(yīng)機(jī)體內(nèi)真實(shí)情況;2)代謝終產(chǎn)物為研究者提供了最佳的基因與環(huán)境相互作用或環(huán)境單獨(dú)作為影響因子的信息;3)基因和蛋白質(zhì)表達(dá)水平被多種多樣的中間環(huán)節(jié)調(diào)節(jié),其研究對(duì)象廣,相對(duì)而言,代謝產(chǎn)物通路是最終的共同通路,整合分析信息比較簡(jiǎn)單.
代謝組學(xué)最早應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)分子診斷標(biāo)記物,最成功的例子有基VLDL,LDL,HDL和以膽堿濃變化來(lái)診斷冠心病[15].腫瘤的發(fā)生是不同化合物代謝途徑相互交織構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改變的外在表現(xiàn).因此,腫瘤標(biāo)志不應(yīng)該也不可能表現(xiàn)為某個(gè)生化指標(biāo)的量的改變,而是一組代謝物指標(biāo)的改變.代謝組學(xué)技術(shù)簡(jiǎn)便快速、無(wú)創(chuàng)、高通量,既能全面地對(duì)細(xì)胞中所有代謝物定性或定量,又能有選擇性地進(jìn)行預(yù)定代謝物的定量分析,常用于未知腫瘤標(biāo)志的尋找與篩選.代謝組學(xué)在惡性腫瘤研究中最廣泛的應(yīng)用是腫瘤診斷和相關(guān)代謝標(biāo)記物治療,主要包括基因表達(dá)產(chǎn)物、蛋白類等.這些標(biāo)記物檢出率低,無(wú)法達(dá)到早期診斷的目的.隨著代謝組學(xué)研究手段的革新,研究者們已鑒定出越來(lái)越多的代謝腫瘤標(biāo)志物.
(1)腫瘤良惡性鑒別及病理分型.不同細(xì)胞通過(guò)MRS和MS分析得到的代謝譜圖不同,究其原因是因?yàn)榧?xì)胞的分工不同表現(xiàn)出代謝的特異性.研究發(fā)現(xiàn),代謝物的量化能精確地將腫瘤細(xì)胞與其他細(xì)胞區(qū)分開(kāi)來(lái).MRS和MS現(xiàn)已被廣泛用于各種腫瘤的診斷和分級(jí).如Poptani[16]等證明用ANN和HMR技術(shù)區(qū)分神經(jīng)膠質(zhì)瘤、腦膿腫、與結(jié)核的準(zhǔn)確性大于90%.Tablack[17]等研究發(fā)現(xiàn),通過(guò)對(duì)代謝物譜或代謝指紋分析可以很好地區(qū)分卵巢癌不同病理類型.代謝組學(xué)方法正成為腫瘤分型的有力工具之一.
(2)腫瘤的治療.在腫瘤治療過(guò)程中,代謝組學(xué)主要致力于闡明腫瘤耐藥性的產(chǎn)生機(jī)制、制定個(gè)體化治療方案和減少化療藥物的毒性反應(yīng)等.Raina[18]等通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)基因前列腺癌小鼠的前列腺組織進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)水飛薊素飲食組與正常對(duì)照飲食組相比出現(xiàn)了一系列水飛薊素相關(guān)的代謝改變,從而證實(shí)了水飛薊素對(duì)于前列腺癌有較好的治療作用.
腫瘤治療過(guò)程中的理想狀態(tài)是治療時(shí)盡量減少毒副作用,在保持組織器官功能的同時(shí),提高患者生存質(zhì)量,這就為腫瘤個(gè)體化治療提出了挑戰(zhàn).代謝組學(xué)作為一種系統(tǒng)方法,利用其探究代謝組實(shí)時(shí)變化在個(gè)體化治療研究中是一種有效手段.它在研究抗腫瘤藥物自身代謝變化的同時(shí),對(duì)藥物引發(fā)的內(nèi)源代謝物改變進(jìn)動(dòng)力學(xué)研究,進(jìn)而反映機(jī)體內(nèi)部生化過(guò)程和狀態(tài)的變化,指導(dǎo)個(gè)體用藥來(lái)治療腫瘤.
Chernov等[19]等用H-MR分析了數(shù)十例臨床和影像學(xué)上無(wú)明顯差異的轉(zhuǎn)移性腦腫瘤,結(jié)果發(fā)現(xiàn)直腸和結(jié)腸來(lái)源的轉(zhuǎn)移性腦腫瘤的移動(dòng)性脂質(zhì)(mobilelipids)含量高于其他來(lái)源轉(zhuǎn)移性腦腫瘤,證明H-MR具有區(qū)分不同腫瘤細(xì)胞的能力及在轉(zhuǎn)移性腫瘤診斷上的潛力.
代謝組學(xué)可通過(guò)檢測(cè)機(jī)體/細(xì)胞的代謝變化來(lái)反映機(jī)體/細(xì)胞對(duì)藥物的響應(yīng).當(dāng)藥物作用于機(jī)體時(shí),這種代謝的變化先于可測(cè)得的臨床、病理變化,因此,代謝組學(xué)可用于早期判定藥物的療效.如Moran和Demidem[20]用注射移植的方法形成C57BL6/6J雌鼠的B16黑色素瘤和路易士肺癌模型,用二維質(zhì)子高分辨率魔角旋轉(zhuǎn)核磁共振波譜研究在氯乙基亞硝基脲治療后的生長(zhǎng)抑制期和生長(zhǎng)恢復(fù)期的代謝譜圖.發(fā)現(xiàn)在生長(zhǎng)抑制期,葡萄糖與天冬氨酸增多,而核苷合成減少,從而證明了其藥物療效.而在生長(zhǎng)恢復(fù)期,不飽和脂肪酸增加,葡萄糖與谷氨酰胺減少,說(shuō)明了能量代謝和核苷合成的恢復(fù),表明了治療后DNA的修復(fù)和對(duì)治療的適應(yīng).
藥物或其代謝物在影響細(xì)胞、組織和器官功能后能夠引起機(jī)體代謝的變化.也就是說(shuō)每種藥物都會(huì)在生物體液中引起特征性的代謝組模式的變化.當(dāng)藥物引起器官功能損害時(shí),必然會(huì)在血液、尿液的代謝組中表現(xiàn)出來(lái).因此,用代謝組學(xué)技術(shù)分析生物尿液或血液得到的特征性代謝輪廓,可以反映藥物對(duì)器官(如肝、腎等)造成的毒性.目前抗腫瘤藥物的研發(fā)過(guò)程比較漫長(zhǎng),費(fèi)用昂貴,候選化合物淘汰率也比較高.近年來(lái),即使上市的藥物有時(shí)也因?yàn)槠湟庀氩坏降亩靖狈磻?yīng)而撤出市場(chǎng).因此,在藥物研發(fā)的早期階段能夠清晰地提供重要相關(guān)信息的方法常常備受青睞.目前,國(guó)際代謝組毒理學(xué)協(xié)會(huì)(Consortium for Metabolomic Toxicology,COMET)[21]已用NMR技術(shù)研究147種毒物對(duì)嚙齒類動(dòng)物造成的肝腎毒性,并聯(lián)合生物信息技術(shù)建立了一個(gè)專家系統(tǒng)用于預(yù)測(cè)藥物毒性.
在靶向藥物的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,人們通常先用1個(gè)可疑靶點(diǎn)(如酶或細(xì)胞因子等)的抑制劑阻斷該靶點(diǎn)的功能,然后通過(guò)代謝組學(xué)技術(shù)檢測(cè)該靶點(diǎn)下游代謝物的變化,進(jìn)而推測(cè)出該靶點(diǎn)在整個(gè)分子通路中所起到的作用.
目前多數(shù)研究成果僅闡明了惡性腫瘤發(fā)展過(guò)程中的某些環(huán)節(jié),而代謝組學(xué)只有與其他組學(xué)有機(jī)結(jié)合才可能完整的了解惡性腫瘤的發(fā)病機(jī)理、發(fā)生發(fā)展、侵襲和轉(zhuǎn)移機(jī)制等.
機(jī)體用藥后,檢測(cè)其內(nèi)源代謝變化可直觀地反映其體內(nèi)生化過(guò)程的改變和機(jī)體狀態(tài)的變化,依此來(lái)確定藥物作用靶點(diǎn)和受體.在此基礎(chǔ)上,藥物安全性及療效將得到評(píng)估.分析腫瘤細(xì)胞是否對(duì)藥物產(chǎn)生耐藥則是通過(guò)測(cè)定藥物作用后代謝組的變化.
隨著研究的不斷深入,代謝組學(xué)在惡性腫瘤中的應(yīng)用受到了越來(lái)越多的關(guān)注.但是整體而言,代謝組學(xué)技術(shù)仍處于發(fā)展階段,這一方面與研究涉及的病種、病例有限有關(guān),另一方面與現(xiàn)有的分析儀器、分析技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方法的不完善有關(guān).當(dāng)前,代謝組學(xué)在治療惡性腫瘤的研究中有兩大問(wèn)題亟待解決.一是腫瘤標(biāo)本的準(zhǔn)備(采集、儲(chǔ)藏,預(yù)處理等流程),以建立一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn);二是建立一個(gè)操作簡(jiǎn)便、數(shù)據(jù)可信的數(shù)據(jù)庫(kù),將腫瘤的不同特征表型與相關(guān)的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián).此外,臨床的轉(zhuǎn)化性研究工作仍然相對(duì)滯后.在未來(lái)的研究當(dāng)中,代謝組學(xué)將致力于更加原位、即時(shí)、廣譜的檢測(cè)方法,對(duì)生物樣本達(dá)到高能量、高靈敏度的分析的目的,同時(shí)整合代謝組學(xué)和其他組學(xué)的數(shù)據(jù),最終達(dá)到研究樣本中每一代謝組分的目的,并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和代謝網(wǎng)絡(luò)等多種途徑,全方位、系統(tǒng)化的研究其潛在機(jī)制.而當(dāng)前的檢測(cè)方法和技術(shù)與這一目標(biāo)還相距甚遠(yuǎn).
[1]Arakaki A K,et al.Identification of metabolites with anticancer properties by computational metabolomics[J].Mol Cancer,2008,7:57.
[2]Kouskoumvekaki I,Panagiotou G.Navigating the human metabolome for biomarker identification and design of pharmaceutical molecules[J].J Biomed Biotechnol,2011,2011.
[3]Tweeddale H,Notley-McRobb L,F(xiàn)erenci T.Effect of slow growth on metabolism of Escher ichia coli,as revealed by global metabolite pool (“metabolome”)analysis.J Bacteriol,1998,180(19):5109~5116.
[4]Lindon JC,Holmes E,Nicholson JK.So what′s the deal with metabonomics[J].Anal Chem,2003,75(17):384A~391A.
[5]Lindon JC,Holmes E,Nicholson JK.Metabonomics techniques and applications to pharmaceutical research&development[J].Pharm Res,2006,23(6):1075~1088.
[6]Fiehn O.Combining genomics,metabolome analysis,and biochemical modeling to understand metabolic networks[J].Comp Funct Genomics,2001,2(3):155~168.
[7]Dunn WB,Bailey NJ,Johnson HE.Measuring the metabolome;current analytical technologies[J].Analyst,2005,130(5):606~625.
[8]Zhang A H,Sun H,Wang P,et al.Modern analytical techniques in metabolomics analysis[J].Analyst,2012,137(2):293~300.
[9]Henry CM .New’ome’ in town[J].Chem Eng News,200,80:66~70.
[10]German J B,Bauman DE,Burrin DG,et al.Metabolomics in the opening decade of the 21 st century:building the roads to individualized health[J].J Nutr,2004,134:2729~2732.
[11]Taylor J,King RD,Altmann T.Application of metabolomics to plant genotype discrimination using statistics and machine learning[J].Bioinformatics,2002,18(2):S241~S248.
[12]Fiehn O.MetaboloInics-the link between genotypes and phenotypes[J].Plant Mol Biol,2002,48:155~171.
[13]Vineis P,Perera F.Molecular epidemiology and biomarkers in etiologic cancer research:the new in light of the old[J].Cancer Epidemiol Biomarkers Prev,2007,16(10):1954~1965.
[14]歐陽(yáng)玨.代謝組學(xué)及其在惡性腫瘤研究中的應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版),2007,32(2):221~225.
[15]Birndle J T,Antti H,Holmes E,et al.Rapid and non-in-vasive diagnosis of the presence and seveirty of coronary heart disease using 1H-NMR-based metabonomics[J].Natuer Mde,2002,8(12):1439~1444.
[16]Poptani H,Kaatrinen J,Gupta RK,et al.Diagnostic assessment of brain tumousr and non-neoplsatic brain disorders in vivo using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy and artificial neural networks[J].J cancer Res Clin Oncel,1999,125:343~349.
[17]Tablack P,Sehouli J,Niesporek S,et al.Mass spectrome-try-bsaed metabolic proifling reveals difeernt metabolite pat-tenrs in invsaive ovarian carcinomsa and ovarian borderline tumors[J].CancerRes,2006,66(22):10795~10804.
[18]Raina K,Serkova NJ,Agarwal R.Silibinin feeding alters the metabolic profile in TRAMP p rostatic tumors:HNMRS-based metabolomics study[J].Cancer Res,2009,69(9):3731~3735.
[19]Chernov MF,Ono Y,Kubo O,et al.Comparison of(1)H-MRS-detected metbabolic characteristics in single metastatic brain tumors of different origin[J].Brain Tumor Patho1,2006,23:35~40.
[20]Morvan D.Demidem A.Metabolomics by porton nuclera mangetic resonance spectroscopy of the response to chloroethylnitrosourea reveal drug efficacy and tumor Adaptive metabolic pathways[J].Cancer Res,2007,67:2150~2159.
[21]Linden JC,Keun HC,Ebbels TM,et al.The Consotrium for Metbaonomic Toxicology (COMET):aims,activities and achievement[J].Pharmacogenomies,2005,6:691~699.