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      運(yùn)用液相色譜聯(lián)合離子阱—飛行時間質(zhì)譜法進(jìn)行海洛因成癮人員代謝組學(xué)研究

      2014-10-24 21:54:46吳明健等
      分析化學(xué) 2014年4期
      關(guān)鍵詞:成癮者海洛因代謝物

      吳明健等

      摘要:利用代謝組學(xué)的研究方法,對海洛因成癮人員尿液及血清中可能的相關(guān)標(biāo)志物進(jìn)行篩選。運(yùn)用液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜(LC/MSITTOF)聯(lián)用技術(shù)對海洛因檢測尿檢條陰性的16名海洛因濫用成癮者與16名正常人的血清和尿液進(jìn)行研究。多變量統(tǒng)計分析結(jié)果表明,海洛因成癮者和正常人聚類明顯,血清和尿液中分別發(fā)現(xiàn)12種可能的潛在標(biāo)志物。成癮人員和正常人員在血清及尿液代謝水平上具有明顯差異,差異代謝物的發(fā)現(xiàn)有助于為發(fā)現(xiàn)海洛因成癮判定的潛在標(biāo)志物提供依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:海洛因; 代謝組學(xué); 液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜

      1引言

      吸毒成癮的科學(xué)判定一直是困擾廣大緝毒及相關(guān)工作者的一大難題。近年來,毒品分析研究人員試圖通過提高生物樣本的前處理效率、提高儀器的檢測靈敏度及借助多種先進(jìn)的分析手段來解決此難題,但均未取得突破性的進(jìn)展。代謝組學(xué)是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的,是通過對分子量小于1000 Da的內(nèi)源性小分子代謝物進(jìn)行定性與定量分析,揭示這些內(nèi)源性小分子代謝物與毒性、疾病、生命活動規(guī)律等的相互關(guān)系的一門新興科學(xué)[1~3]。代謝組學(xué)一經(jīng)提出,便受到廣泛關(guān)注,并已在很多領(lǐng)域得到廣泛研究[4~7],但在法庭科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行代謝組學(xué)研究罕見報道。本研究將代謝組學(xué)的研究方法引入到毒品濫用領(lǐng)域中,為上述難題的解決提供了新的思路,毒品的代謝組學(xué)研究有望將毒品鑒定的時限延長,為停止吸毒一段時間后吸毒史的鑒定提供可能。

      2實驗部分

      2.1儀器、試劑與材料

      LC/MSITTOF(日本島津公司);渦旋混合器(江蘇海門其林貝爾儀器制造有限公司); MIKRO 22R 臺式高速冷凍離心機(jī)(德國Labwar Science公司)。

      乙腈、甲醇及甲酸(HPLC級,Dikma公司),其它試劑均為市售分析純。超純水(18 MΩ cm)由本實驗室PURELAB UHQ超純水系統(tǒng)(ELGA Labwater公司)制備。海洛因檢測試劑盒(MOR)購自公安部物證鑒定中心。所有血清和尿液樣品來自16例海洛因濫用成癮者(吸食毒品后3日)和16例健康志

      3結(jié)果與討論

      3.1海洛因濫用成癮人員血清代謝組學(xué)研究多變量統(tǒng)計分析結(jié)果

      代謝組學(xué)研究中數(shù)據(jù)分析過程應(yīng)用的主要手段為模識別技術(shù),包括非監(jiān)督方法和有監(jiān)督方法[8 , 9]。主成分分析法(PCA)為非監(jiān)督法,用于考察正常組和海洛因濫用組人員尿液中的代謝物是否有差異,并找出代謝差異。模型質(zhì)量用R2Y(cum)和Q2(cum)兩個參數(shù)評估,R2Y(cum)表示模型的解釋能力,Q2(cum)表示模型的預(yù)測能力。用PCA法建模后,自動篩選出具有代表性意義的兩個主成分,這兩個主成分的累積貢獻(xiàn)率R2X(cum)為0.629,即模型解釋了 62.9% 的原始數(shù)據(jù),Q2(cum)為0.564即模型的預(yù)測能力為56.4%。從 PCA 的得分矩陣投影圖(圖 1) 可見,成癮組和正常組聚成兩類,分類明顯。同時進(jìn)行了有監(jiān)督的模式識別方法,偏最小二乘分析方法(PLSDA )進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。PLSDA 可以根據(jù)樣品分類信息尋找能夠使不同種類的樣品得到最大分離的方向。分析結(jié)果表明,兩組之間得到完全分離,海洛因濫用成癮組內(nèi)源性代謝物與正常組存在明顯差異(圖2),其中 99.8%的樣本符合模型判別即R2Y(cum)= 0.998 ,而模型的預(yù)測能Q2(cum)為0.994。

      3.3血清和尿液的整合分析

      血清和尿液的數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行PCA建模,結(jié)果如圖5所示。模型參數(shù)R2Y(cum)和Q2(cum)值為0.682和0.595,均大于建立在同種分析方法下分析一種樣品的模型參數(shù)。這說明了兩種樣品的整合分析,分類效果更好、預(yù)測能力更佳。血清樣本組與尿液樣本組比較,血清樣本組能完全區(qū)分開,聚類效果更佳明顯,即血清樣本可能更適用于本研究。

      4結(jié)論

      本研究考察了海洛因濫用成癮者血清中可能的潛在標(biāo)志物,并對尿液中的潛在標(biāo)志物也進(jìn)行了篩選。毒品尿液樣本的檢測時限一般為2~3 d,超過這個時限,現(xiàn)有檢測方法很難檢測出毒品及其中間代謝產(chǎn)物,本研究所選海洛因濫用成癮樣本均為海洛因檢測試劑盒(尿)陰性,即超出了毒品檢測的時限。本實驗結(jié)果表明,成癮組與正常組仍可得到很好的區(qū)分開,說明本方法可延長毒品檢出的時限性。在發(fā)現(xiàn)海洛因濫用成癮可能的潛在標(biāo)志物方面,24種內(nèi)源性代謝物對成癮者和正常人分類起了最主要作用。上述實驗結(jié)果表明了代謝組學(xué)在毒品濫用研究領(lǐng)域方面的可行性和潛在的價值,豐富了代謝組學(xué)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,為海洛因濫用成癮的科學(xué)判定提供了一種新思路。

      References

      1Nicholson J K, Lindon J C, Holmes E. Xenobiotica, 1999, 29(11): 1181-1189

      2Fiehn O. Comp. Funct. Genomics, 2001, 2(3): 155-168

      3WUMingjian, WANG Mei, YANG Ruiqin, ZHANG Daming. Chinese Journal of Forensic Medicine, 2013, 1(28): 37-40

      4Van der Kloet F M,Tempels F W, Ismail N. J. Metabolomics, 2012, 8(1): 109-119

      5Okazaki Y, Saito K. J. Plant Biotechnol. Rep., 2012, 6(1): 1-15

      6Lu Y H, Hao H P, Wang G J. J. Clin. Pharmacol. Ther., 2007, 12(10): 1144-1150

      7West P R, Weir A M, Smith A M. J. Toxicol. Ap. Pharmacol., 2010, 247(1): 18-27

      8Trygg J, Holmes E, Lundstedt T. J. Proteome Res, 2007, 6(2): 469-479

      9Eriksson L, Antti H, Gottfries J, Holmes E, Johansson E. J. Anal. Bioanal. Chem., 2004, 380(3): 419-429

      10Chong I G, Jun C H. Chemometrics Intellig Lab Syst, 2005, 78(12): 103-112

      摘要:利用代謝組學(xué)的研究方法,對海洛因成癮人員尿液及血清中可能的相關(guān)標(biāo)志物進(jìn)行篩選。運(yùn)用液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜(LC/MSITTOF)聯(lián)用技術(shù)對海洛因檢測尿檢條陰性的16名海洛因濫用成癮者與16名正常人的血清和尿液進(jìn)行研究。多變量統(tǒng)計分析結(jié)果表明,海洛因成癮者和正常人聚類明顯,血清和尿液中分別發(fā)現(xiàn)12種可能的潛在標(biāo)志物。成癮人員和正常人員在血清及尿液代謝水平上具有明顯差異,差異代謝物的發(fā)現(xiàn)有助于為發(fā)現(xiàn)海洛因成癮判定的潛在標(biāo)志物提供依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:海洛因; 代謝組學(xué); 液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜

      1引言

      吸毒成癮的科學(xué)判定一直是困擾廣大緝毒及相關(guān)工作者的一大難題。近年來,毒品分析研究人員試圖通過提高生物樣本的前處理效率、提高儀器的檢測靈敏度及借助多種先進(jìn)的分析手段來解決此難題,但均未取得突破性的進(jìn)展。代謝組學(xué)是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的,是通過對分子量小于1000 Da的內(nèi)源性小分子代謝物進(jìn)行定性與定量分析,揭示這些內(nèi)源性小分子代謝物與毒性、疾病、生命活動規(guī)律等的相互關(guān)系的一門新興科學(xué)[1~3]。代謝組學(xué)一經(jīng)提出,便受到廣泛關(guān)注,并已在很多領(lǐng)域得到廣泛研究[4~7],但在法庭科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行代謝組學(xué)研究罕見報道。本研究將代謝組學(xué)的研究方法引入到毒品濫用領(lǐng)域中,為上述難題的解決提供了新的思路,毒品的代謝組學(xué)研究有望將毒品鑒定的時限延長,為停止吸毒一段時間后吸毒史的鑒定提供可能。

      2實驗部分

      2.1儀器、試劑與材料

      LC/MSITTOF(日本島津公司);渦旋混合器(江蘇海門其林貝爾儀器制造有限公司); MIKRO 22R 臺式高速冷凍離心機(jī)(德國Labwar Science公司)。

      乙腈、甲醇及甲酸(HPLC級,Dikma公司),其它試劑均為市售分析純。超純水(18 MΩ cm)由本實驗室PURELAB UHQ超純水系統(tǒng)(ELGA Labwater公司)制備。海洛因檢測試劑盒(MOR)購自公安部物證鑒定中心。所有血清和尿液樣品來自16例海洛因濫用成癮者(吸食毒品后3日)和16例健康志

      3結(jié)果與討論

      3.1海洛因濫用成癮人員血清代謝組學(xué)研究多變量統(tǒng)計分析結(jié)果

      代謝組學(xué)研究中數(shù)據(jù)分析過程應(yīng)用的主要手段為模識別技術(shù),包括非監(jiān)督方法和有監(jiān)督方法[8 , 9]。主成分分析法(PCA)為非監(jiān)督法,用于考察正常組和海洛因濫用組人員尿液中的代謝物是否有差異,并找出代謝差異。模型質(zhì)量用R2Y(cum)和Q2(cum)兩個參數(shù)評估,R2Y(cum)表示模型的解釋能力,Q2(cum)表示模型的預(yù)測能力。用PCA法建模后,自動篩選出具有代表性意義的兩個主成分,這兩個主成分的累積貢獻(xiàn)率R2X(cum)為0.629,即模型解釋了 62.9% 的原始數(shù)據(jù),Q2(cum)為0.564即模型的預(yù)測能力為56.4%。從 PCA 的得分矩陣投影圖(圖 1) 可見,成癮組和正常組聚成兩類,分類明顯。同時進(jìn)行了有監(jiān)督的模式識別方法,偏最小二乘分析方法(PLSDA )進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。PLSDA 可以根據(jù)樣品分類信息尋找能夠使不同種類的樣品得到最大分離的方向。分析結(jié)果表明,兩組之間得到完全分離,海洛因濫用成癮組內(nèi)源性代謝物與正常組存在明顯差異(圖2),其中 99.8%的樣本符合模型判別即R2Y(cum)= 0.998 ,而模型的預(yù)測能Q2(cum)為0.994。

      3.3血清和尿液的整合分析

      血清和尿液的數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行PCA建模,結(jié)果如圖5所示。模型參數(shù)R2Y(cum)和Q2(cum)值為0.682和0.595,均大于建立在同種分析方法下分析一種樣品的模型參數(shù)。這說明了兩種樣品的整合分析,分類效果更好、預(yù)測能力更佳。血清樣本組與尿液樣本組比較,血清樣本組能完全區(qū)分開,聚類效果更佳明顯,即血清樣本可能更適用于本研究。

      4結(jié)論

      本研究考察了海洛因濫用成癮者血清中可能的潛在標(biāo)志物,并對尿液中的潛在標(biāo)志物也進(jìn)行了篩選。毒品尿液樣本的檢測時限一般為2~3 d,超過這個時限,現(xiàn)有檢測方法很難檢測出毒品及其中間代謝產(chǎn)物,本研究所選海洛因濫用成癮樣本均為海洛因檢測試劑盒(尿)陰性,即超出了毒品檢測的時限。本實驗結(jié)果表明,成癮組與正常組仍可得到很好的區(qū)分開,說明本方法可延長毒品檢出的時限性。在發(fā)現(xiàn)海洛因濫用成癮可能的潛在標(biāo)志物方面,24種內(nèi)源性代謝物對成癮者和正常人分類起了最主要作用。上述實驗結(jié)果表明了代謝組學(xué)在毒品濫用研究領(lǐng)域方面的可行性和潛在的價值,豐富了代謝組學(xué)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,為海洛因濫用成癮的科學(xué)判定提供了一種新思路。

      References

      1Nicholson J K, Lindon J C, Holmes E. Xenobiotica, 1999, 29(11): 1181-1189

      2Fiehn O. Comp. Funct. Genomics, 2001, 2(3): 155-168

      3WUMingjian, WANG Mei, YANG Ruiqin, ZHANG Daming. Chinese Journal of Forensic Medicine, 2013, 1(28): 37-40

      4Van der Kloet F M,Tempels F W, Ismail N. J. Metabolomics, 2012, 8(1): 109-119

      5Okazaki Y, Saito K. J. Plant Biotechnol. Rep., 2012, 6(1): 1-15

      6Lu Y H, Hao H P, Wang G J. J. Clin. Pharmacol. Ther., 2007, 12(10): 1144-1150

      7West P R, Weir A M, Smith A M. J. Toxicol. Ap. Pharmacol., 2010, 247(1): 18-27

      8Trygg J, Holmes E, Lundstedt T. J. Proteome Res, 2007, 6(2): 469-479

      9Eriksson L, Antti H, Gottfries J, Holmes E, Johansson E. J. Anal. Bioanal. Chem., 2004, 380(3): 419-429

      10Chong I G, Jun C H. Chemometrics Intellig Lab Syst, 2005, 78(12): 103-112

      摘要:利用代謝組學(xué)的研究方法,對海洛因成癮人員尿液及血清中可能的相關(guān)標(biāo)志物進(jìn)行篩選。運(yùn)用液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜(LC/MSITTOF)聯(lián)用技術(shù)對海洛因檢測尿檢條陰性的16名海洛因濫用成癮者與16名正常人的血清和尿液進(jìn)行研究。多變量統(tǒng)計分析結(jié)果表明,海洛因成癮者和正常人聚類明顯,血清和尿液中分別發(fā)現(xiàn)12種可能的潛在標(biāo)志物。成癮人員和正常人員在血清及尿液代謝水平上具有明顯差異,差異代謝物的發(fā)現(xiàn)有助于為發(fā)現(xiàn)海洛因成癮判定的潛在標(biāo)志物提供依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:海洛因; 代謝組學(xué); 液相色譜聯(lián)合離子阱飛行時間質(zhì)譜

      1引言

      吸毒成癮的科學(xué)判定一直是困擾廣大緝毒及相關(guān)工作者的一大難題。近年來,毒品分析研究人員試圖通過提高生物樣本的前處理效率、提高儀器的檢測靈敏度及借助多種先進(jìn)的分析手段來解決此難題,但均未取得突破性的進(jìn)展。代謝組學(xué)是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的,是通過對分子量小于1000 Da的內(nèi)源性小分子代謝物進(jìn)行定性與定量分析,揭示這些內(nèi)源性小分子代謝物與毒性、疾病、生命活動規(guī)律等的相互關(guān)系的一門新興科學(xué)[1~3]。代謝組學(xué)一經(jīng)提出,便受到廣泛關(guān)注,并已在很多領(lǐng)域得到廣泛研究[4~7],但在法庭科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行代謝組學(xué)研究罕見報道。本研究將代謝組學(xué)的研究方法引入到毒品濫用領(lǐng)域中,為上述難題的解決提供了新的思路,毒品的代謝組學(xué)研究有望將毒品鑒定的時限延長,為停止吸毒一段時間后吸毒史的鑒定提供可能。

      2實驗部分

      2.1儀器、試劑與材料

      LC/MSITTOF(日本島津公司);渦旋混合器(江蘇海門其林貝爾儀器制造有限公司); MIKRO 22R 臺式高速冷凍離心機(jī)(德國Labwar Science公司)。

      乙腈、甲醇及甲酸(HPLC級,Dikma公司),其它試劑均為市售分析純。超純水(18 MΩ cm)由本實驗室PURELAB UHQ超純水系統(tǒng)(ELGA Labwater公司)制備。海洛因檢測試劑盒(MOR)購自公安部物證鑒定中心。所有血清和尿液樣品來自16例海洛因濫用成癮者(吸食毒品后3日)和16例健康志

      3結(jié)果與討論

      3.1海洛因濫用成癮人員血清代謝組學(xué)研究多變量統(tǒng)計分析結(jié)果

      代謝組學(xué)研究中數(shù)據(jù)分析過程應(yīng)用的主要手段為模識別技術(shù),包括非監(jiān)督方法和有監(jiān)督方法[8 , 9]。主成分分析法(PCA)為非監(jiān)督法,用于考察正常組和海洛因濫用組人員尿液中的代謝物是否有差異,并找出代謝差異。模型質(zhì)量用R2Y(cum)和Q2(cum)兩個參數(shù)評估,R2Y(cum)表示模型的解釋能力,Q2(cum)表示模型的預(yù)測能力。用PCA法建模后,自動篩選出具有代表性意義的兩個主成分,這兩個主成分的累積貢獻(xiàn)率R2X(cum)為0.629,即模型解釋了 62.9% 的原始數(shù)據(jù),Q2(cum)為0.564即模型的預(yù)測能力為56.4%。從 PCA 的得分矩陣投影圖(圖 1) 可見,成癮組和正常組聚成兩類,分類明顯。同時進(jìn)行了有監(jiān)督的模式識別方法,偏最小二乘分析方法(PLSDA )進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。PLSDA 可以根據(jù)樣品分類信息尋找能夠使不同種類的樣品得到最大分離的方向。分析結(jié)果表明,兩組之間得到完全分離,海洛因濫用成癮組內(nèi)源性代謝物與正常組存在明顯差異(圖2),其中 99.8%的樣本符合模型判別即R2Y(cum)= 0.998 ,而模型的預(yù)測能Q2(cum)為0.994。

      3.3血清和尿液的整合分析

      血清和尿液的數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行PCA建模,結(jié)果如圖5所示。模型參數(shù)R2Y(cum)和Q2(cum)值為0.682和0.595,均大于建立在同種分析方法下分析一種樣品的模型參數(shù)。這說明了兩種樣品的整合分析,分類效果更好、預(yù)測能力更佳。血清樣本組與尿液樣本組比較,血清樣本組能完全區(qū)分開,聚類效果更佳明顯,即血清樣本可能更適用于本研究。

      4結(jié)論

      本研究考察了海洛因濫用成癮者血清中可能的潛在標(biāo)志物,并對尿液中的潛在標(biāo)志物也進(jìn)行了篩選。毒品尿液樣本的檢測時限一般為2~3 d,超過這個時限,現(xiàn)有檢測方法很難檢測出毒品及其中間代謝產(chǎn)物,本研究所選海洛因濫用成癮樣本均為海洛因檢測試劑盒(尿)陰性,即超出了毒品檢測的時限。本實驗結(jié)果表明,成癮組與正常組仍可得到很好的區(qū)分開,說明本方法可延長毒品檢出的時限性。在發(fā)現(xiàn)海洛因濫用成癮可能的潛在標(biāo)志物方面,24種內(nèi)源性代謝物對成癮者和正常人分類起了最主要作用。上述實驗結(jié)果表明了代謝組學(xué)在毒品濫用研究領(lǐng)域方面的可行性和潛在的價值,豐富了代謝組學(xué)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,為海洛因濫用成癮的科學(xué)判定提供了一種新思路。

      References

      1Nicholson J K, Lindon J C, Holmes E. Xenobiotica, 1999, 29(11): 1181-1189

      2Fiehn O. Comp. Funct. Genomics, 2001, 2(3): 155-168

      3WUMingjian, WANG Mei, YANG Ruiqin, ZHANG Daming. Chinese Journal of Forensic Medicine, 2013, 1(28): 37-40

      4Van der Kloet F M,Tempels F W, Ismail N. J. Metabolomics, 2012, 8(1): 109-119

      5Okazaki Y, Saito K. J. Plant Biotechnol. Rep., 2012, 6(1): 1-15

      6Lu Y H, Hao H P, Wang G J. J. Clin. Pharmacol. Ther., 2007, 12(10): 1144-1150

      7West P R, Weir A M, Smith A M. J. Toxicol. Ap. Pharmacol., 2010, 247(1): 18-27

      8Trygg J, Holmes E, Lundstedt T. J. Proteome Res, 2007, 6(2): 469-479

      9Eriksson L, Antti H, Gottfries J, Holmes E, Johansson E. J. Anal. Bioanal. Chem., 2004, 380(3): 419-429

      10Chong I G, Jun C H. Chemometrics Intellig Lab Syst, 2005, 78(12): 103-112

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