杜鐵帥，孟西麥蒙，葉星，涂春艷，金愷迪，陳邵文，劉寧國，謝建輝，沈憶文

（1.復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院法醫(yī)學(xué)系，上海 200032；2.司法鑒定科學(xué)研究院 上海市法醫(yī)學(xué)重點實驗室 司法部司法鑒定重點實驗室 上海市司法鑒定專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺，上海 200063）

代謝組學(xué)是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的一門學(xué)科，通過對生物體內(nèi)代謝物的變化進(jìn)行定量分析，尋找代謝物類型和數(shù)量變化與生理、病理變化的相互關(guān)系和動態(tài)規(guī)律。代謝組學(xué)變化反映了機(jī)體整體水平的代謝狀況，有利于對復(fù)雜體系的整體進(jìn)行認(rèn)識，是系統(tǒng)生物學(xué)研究的重要組成部分。在系統(tǒng)生物學(xué)、藥物研究、臨床研究等方面有著廣泛的基礎(chǔ)應(yīng)用研究。在法醫(yī)學(xué)方面，以往主要集中在法醫(yī)毒理學(xué)研究領(lǐng)域，隨著技術(shù)方法的推廣，該方法也逐步在法醫(yī)病理學(xué)開展了研究。

1 代謝組學(xué)

1.1 代謝組學(xué)的概念及分類

誕生于20世紀(jì)末的代謝組學(xué)最早由英國倫敦帝國大學(xué)NICHOLSON等[1]提出，指通過考察生物體系受刺激或擾動后，以代謝產(chǎn)物的變化或其隨時間的變化來研究生物體系中代謝途徑的一門科學(xué)。該方法利用光譜或波譜檢測代謝產(chǎn)物，數(shù)據(jù)經(jīng)多元統(tǒng)計分析和模式識別方法等，了解內(nèi)源性代謝產(chǎn)物的變化，反映相關(guān)的代謝途徑[2]。與其他組學(xué)相比，主要研究相對分子質(zhì)量小于1000的代謝物含量變化及其變化規(guī)律，從小分子層面解釋上游組學(xué)，進(jìn)一步與生物表型的改變相關(guān)聯(lián)[3]。近幾年，成像代謝組學(xué)也逐漸凸顯其作用價值[4-5]，利用成像質(zhì)譜技術(shù)可以揭示選定的代謝物在組織樣本中的區(qū)域分布，可以結(jié)合光學(xué)成像，相互印證。鑒于代謝組學(xué)技術(shù)有著上述特點，其在疾病診斷、醫(yī)藥研制開發(fā)、營養(yǎng)食品科學(xué)、毒理學(xué)、環(huán)境學(xué)、植物學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的研究。

在分析過程中，代謝組學(xué)主要可分為靶向代謝組學(xué)分析（targeted metabolomics）和非靶向代謝組學(xué)分析（untargeted metabolomics）[6]。其中靶向代謝組學(xué)分析是指測量一組有著傾向性研究目標(biāo)的代謝物，通過建立標(biāo)準(zhǔn)曲線的濃度范圍進(jìn)行檢測。此法能夠更準(zhǔn)確地對目標(biāo)代謝物進(jìn)行量化，為其他代謝組學(xué)的結(jié)果提供分析驗證。但從分析技術(shù)的角度來看，非靶向代謝組學(xué)才是真正意義上的“代謝組學(xué)”，其通過盡可能多的定性和相對定量生物體系中的小分子代謝物，提供了客觀的手段來檢查多個途徑相關(guān)聯(lián)的代謝物，能最大程度反映樣品總的代謝物信息，從而揭示代謝物的改變和隨時間的變化。但在實際實驗中，尚無法同時獲得所有種類的代謝物，且影響代謝物含量變化的因素很多，而許多未知代謝物還無法得到鑒定，因此并不能一蹴而就。不過，非靶向代謝組學(xué)可以對一個樣品中的代謝物進(jìn)行較為詳細(xì)的評估，揭示多種代謝物及其含量變化，應(yīng)用前景巨大，而隨著分析儀器的進(jìn)步和數(shù)據(jù)分析方法的提高，非靶向代謝組學(xué)將呈現(xiàn)出更好的實驗結(jié)果。

1.2 代謝組學(xué)主要分析技術(shù)

代謝組學(xué)能夠?qū)?xì)胞、組織或器官，甚至整個生物體系內(nèi)的所有小分子代謝產(chǎn)物進(jìn)行高通量、全景式的定性、定量分析，主要用于研究有機(jī)體內(nèi)的物質(zhì)代謝規(guī)律和病理生理變化。研究對象一般為生物樣本，主要包括生物體液（如血液、尿液、唾液和腦脊液等）、細(xì)胞提取物、細(xì)胞培養(yǎng)液、組織提取液以及糞便等。實驗流程包括樣品采集與制備、分析與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、代謝物結(jié)構(gòu)鑒定等[7]。目前最常用的分析技術(shù)包括液相色譜與質(zhì)譜聯(lián)用法（liquid chromatography-mass spectrometry，LC-MS）、氣相色譜與質(zhì)譜聯(lián)用法（gas chromatography-mass spectrometry，GCMS）和核磁共振法（nuclear magnetic resonance spectroscopy，NMR）。

LC-MS是以高效液相色譜作為分離系統(tǒng)，高分辨率質(zhì)譜為檢測系統(tǒng)的一種串聯(lián)分析平臺。該方法具有分離效能高、分析速度快、檢測靈敏度高、應(yīng)用范圍廣的特點[8]。采用多種色譜柱的方式，可以分析大多數(shù)代謝物，適用于生物樣本中復(fù)雜代謝產(chǎn)物的檢測和潛在標(biāo)志物的鑒定，相比于GC-MS，更適用于檢測難揮發(fā)或熱穩(wěn)定性差的代謝物[9]。其中超高效液相色譜-質(zhì)譜（ultra performance liquid chromatographymass spectrometry，UPLC-MS）聯(lián)用技術(shù)[10]，因具有更高的靈敏度和分辨率，以及更寬的動態(tài)范圍，在全組分分析上優(yōu)勢明顯，常用于非靶向代謝組學(xué)研究。但利用LC-MS進(jìn)行分析也有著一定的弊端，例如：分析中有著一定的偏向性；對結(jié)構(gòu)信息較少的化合物分析較困難；需要標(biāo)準(zhǔn)品以及構(gòu)建獨立的數(shù)據(jù)庫；最終結(jié)果數(shù)據(jù)量過大，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘和處理困難等。其中針對分析偏向性，可采用多種分離模式相結(jié)合的方式，提高分析完整度。反相液相色譜（reversed-phase liquid chromatography，RPLC）適用于中等極性或弱極性代謝物，親水相互作用液相色譜（hydrophilic interaction liquid chromatography，HILIC）是專門針對強極性代謝物而開發(fā)的色譜柱。研究[11]表明，RPLC和HILIC分別能提供脂質(zhì)代謝和中心碳循環(huán)代謝的最大信息量，兩種分離模式的數(shù)據(jù)相結(jié)合將獲得更多的代謝物特征。

GC-MS是將氣相色譜儀與質(zhì)譜通過適當(dāng)?shù)慕涌谙嘟Y(jié)合的分析平臺[9]。該方法有著較高的靈敏度，在色譜分析重復(fù)性、分辨率以及電子轟擊離子源得到的質(zhì)譜碎片重復(fù)性上有著一定的優(yōu)勢，且受基體效應(yīng)影響小，能夠選擇性地富集和檢測大量代謝物中的痕量物質(zhì)。適用于相對分子質(zhì)量小于800且具有熱穩(wěn)定性、易揮發(fā)性的含有羥基、羧基、氨基和亞氨基等基團(tuán)的強極性化合物的檢測以及處理后具可揮發(fā)性物質(zhì)的定性分析[12]，也適合多組分混合物中未知組分的定性分析，可以判斷化合物的分子結(jié)構(gòu)，對復(fù)合混合物進(jìn)行定性定量分析。在樣品采集的基礎(chǔ)上，通過不同的提取方式，采取適當(dāng)?shù)膬艋?、濃縮方法，加之有效的衍生化手段（硅烷化、烷基化、?；⒖s合反應(yīng)、手性衍生等），能夠進(jìn)一步擴(kuò)大GC-MS的檢測范圍、改善樣品的峰形和分離度、提高檢測靈敏度、利于化合物結(jié)構(gòu)鑒定，使得其實際應(yīng)用范圍有了極大的提升。

NMR是基于具有自旋性質(zhì)的原子核在核外磁場作用下，吸收射頻輻射而產(chǎn)生能級躍遷的譜學(xué)技術(shù)[13]。常用的有氫譜（1H-NMR）、碳譜（13C-NMR）和磷譜（31P-NMR），而以1H-NMR應(yīng)用最為廣泛。該方法對樣品無損傷，不破壞樣品結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，可在一定溫度和緩沖液范圍內(nèi)選擇實驗條件，通過無偏向的檢測，有著較高通量和較低的單位樣品檢測成本。適用于研究動力學(xué)過程，給出動態(tài)特性的信息。但其靈敏度較低，因此并不適合分析大量低濃度代謝物。

綜上所述，質(zhì)譜分析因其具有靈敏度高、重現(xiàn)性好等優(yōu)點而在很多領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。按照質(zhì)量分析器的不同質(zhì)譜儀可分為很多種，其中四極桿質(zhì)譜儀因為價格相對低廉、結(jié)構(gòu)簡單且可以多個串聯(lián)而具有很廣泛的應(yīng)用。如三重四極桿質(zhì)譜儀除了具有四極桿質(zhì)譜定量能力強的特點外，通過串級功能，增強了定性能力；而飛行時間質(zhì)譜儀，相比于四極桿的分辨能力更好，能夠很好地檢測電噴霧離子源產(chǎn)生多電荷離子；四極離子阱則非常適合未知樣品的結(jié)構(gòu)解析等。目前利用LC-MS、GC-MS已經(jīng)實現(xiàn)了高通量代謝組學(xué)的檢測，由此可以更便捷地對小分子代謝物進(jìn)行組學(xué)分析。

1.3 代謝組學(xué)數(shù)據(jù)主要分析方法

隨著大量數(shù)據(jù)的獲取，如何從中挖掘出更多的生物信息是代謝組學(xué)揭示問題的關(guān)鍵。獲得的原始數(shù)據(jù)不能直接用于分析，一般需要經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)處理[14]：（1）利用儀器自帶的軟件或者部分自定義的程序進(jìn)行峰提取，獲得三維數(shù)據(jù)集。（2）針對所獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化操作，減小實驗和分析過程中的誤差，此過程數(shù)據(jù)需要通過包括歸一化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、標(biāo)準(zhǔn)化、中心化等在內(nèi)的多種預(yù)處理。其中，歸一化是為了將所有峰信號強度轉(zhuǎn)化為相對強度以減弱不同個體間代謝物的濃度差異；而數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化一般可以通過次方轉(zhuǎn)換來提高數(shù)據(jù)集的正態(tài)分布性，矯正奇異值；標(biāo)準(zhǔn)化則是為了增強各變量在不同樣本中的可比性，使數(shù)據(jù)更利于觀察組間差異和聚類分析，常見的可分為UV-scaling（變量除以自己的標(biāo)準(zhǔn)偏差）、Parscaling（變量除以自己的標(biāo)準(zhǔn)偏差的開方）和Nonscaling（均值中心化）3種，一般情況下都會先進(jìn)行中心化再考慮是否進(jìn)行進(jìn)一步標(biāo)度。此外，對于NMR數(shù)據(jù)，還要進(jìn)行峰對齊，以消除化學(xué)位移帶來的影響。（3）模式識別，即進(jìn)行單維和多維的統(tǒng)計分析。單維即對單變量進(jìn)行統(tǒng)計描述，主要是參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗；多維分析是代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析的核心所在，通過統(tǒng)計分析考察所有變量，并尋找其中的關(guān)聯(lián)。通?？梢苑譃橐跃垲惙治觥⒅鞒煞址治觯╬rincipal component analysis，PCA）為代表的非監(jiān)督性（unsupervised）方法和以（正交）偏最小二乘法判別分析（partial least square-discriminant analysis，PLS-DA）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的監(jiān)督性（supervised）方法[15]。通過構(gòu)建穩(wěn)定可信的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)一步篩選變量，通過變量權(quán)重重要性排序、載荷權(quán)重、相關(guān)系數(shù)等篩選標(biāo)準(zhǔn)得到差異變量。

實際應(yīng)用中，有MAVEN、MZmine、MetaboAnalyst和XCMS Online等全功能軟件方便數(shù)據(jù)處理[16]，R語言、Python、MATLAB等編程語言都能應(yīng)用，還有HMDB、METLIN、MassBank和PUBChen等物質(zhì)鑒定網(wǎng)站以及KEGG、SMPDB、BioCyc等通路數(shù)據(jù)庫，方便數(shù)據(jù)分析、共享[17]。以上分析手段只是代謝組學(xué)分析中常用的方法，還有大量的算法值得發(fā)掘，另外后期如何解讀數(shù)據(jù)結(jié)果同樣十分重要。

2 代謝組學(xué)在法醫(yī)病理學(xué)方面的應(yīng)用研究

隨著代謝組學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，其在法醫(yī)毒理學(xué)方面已經(jīng)開展了不少研究，包括毒理研究、毒性評價、確定毒物作用靶器官及相應(yīng)標(biāo)志物、毒物作用機(jī)制、藥物濫用及藥物成癮等[7，18-20]。對于法醫(yī)病理學(xué)，有學(xué)者曾提出利用該技術(shù)進(jìn)行損傷經(jīng)歷時間研究、慢性因素致死案例的探討等課題[18]，但尚未查閱到相關(guān)文獻(xiàn)。不過該項技術(shù)在死亡時間、死亡原因方面，已經(jīng)開始了初步的探索。該項技術(shù)在法醫(yī)學(xué)研究方面有著以下優(yōu)勢[21]：能夠通過整體性的研究策略，采用多研究材料，實現(xiàn)代謝物的動態(tài)研究，獲得豐富的檢測數(shù)據(jù)；檢測材料選擇范圍廣且用量少，多元數(shù)據(jù)分析有利于進(jìn)行時間相關(guān)性研究；小分子代謝物為機(jī)體變化的最終表現(xiàn)，與靶器官、生理機(jī)制息息相關(guān)，且種類又相對有限，利于標(biāo)志物篩選；代謝物在各生物體系內(nèi)類似，技術(shù)更為通用，有利于動物建模后人體樣本驗證；代謝組學(xué)技術(shù)所涉及的儀器多為法醫(yī)毒理學(xué)分析已購置儀器，經(jīng)過改造升級可以勝任研究，利于平臺搭建。

2.1 代謝組學(xué)在死亡時間推斷中的研究

死亡時間（postmortem interval，PMI）作為法醫(yī)病理學(xué)的一個重要研究內(nèi)容，在刑事案件劃定犯罪嫌疑人方面有著重要意義，也能為其他類型案件提供重要科學(xué)依據(jù)。目前，PMI研究方法很多，但多是通過單一變量與經(jīng)驗相結(jié)合，實際應(yīng)用效果有限。在死亡時間研究中，理想情況是得到某些生物指標(biāo)，在相對時間內(nèi)的變化具有一定穩(wěn)定性和規(guī)律性，又能隨死后時間呈現(xiàn)出具有統(tǒng)計學(xué)意義的變化，且受其他因素影響小，但在研究中往往無法得到如此滿意的標(biāo)志物。因此，多參數(shù)、多系統(tǒng)、多方法聯(lián)合推斷越來越受到學(xué)者們的重視[22-23]，如玻璃體液研究中，在利用鉀離子濃度推測死亡時間的基礎(chǔ)上引入次黃嘌呤，在一定程度上提升了推斷的準(zhǔn)確性[24-25]。

死后尸體在微生物的作用下逐漸發(fā)生腐敗，各種代謝物在組織中消耗、生成、積聚，腐敗微生物和腐敗產(chǎn)物的量隨著死亡時間的延長，而不斷變化。代謝組學(xué)技術(shù)可以通過單次檢測對成百上千的小分子進(jìn)行定性定量，在篩選標(biāo)志物上有著一定優(yōu)勢，同時多元分析也利于構(gòu)建推斷模型。另外，生物體內(nèi)代謝小分子種類極為相似，構(gòu)建動物模型后有利于人體樣本的驗證。2005年，SCHEURER等[26]采用NMR分析技術(shù)，開展了代謝組學(xué)有關(guān)死亡時間推斷的研究。實驗在恒定溫度下，對8個羊頭進(jìn)行了為期18 d的檢測，篩選出5種代謝物（醋酸、丙氨酸、丁酸鹽、游離三甲氨、丙酸鹽）用于估計死亡時間，在死后250h內(nèi)，預(yù)測死亡時間和真實死亡時間有著良好的相關(guān)性，雖然需要后續(xù)研究，但預(yù)測模型還是在4個已知死亡時間的人體腦組織樣品中進(jìn)行了驗證實驗。2011年，該課題組進(jìn)一步研究結(jié)果[27]顯示：通過對18只羊腦在設(shè)定的4種（4℃、11℃、19℃、26℃）不同的環(huán)境溫度中進(jìn)行檢測，篩選出的8種代謝產(chǎn)物（乙酸、丙氨酸、天冬氨酸、丁酸、氨基丁酸、肌醇甘氨酸、琥珀酸、纈氨酸），在環(huán)境溫度4～26℃，估計值和真實死亡時間之間存在高度相關(guān)性，同時這一研究也進(jìn)一步揭示了死后大腦分解的過程。此外，也有研究者將94只小鼠分為3個時間點（15 min內(nèi)、死后1～4 h和死后8 h以上）、3種死亡原因（窒息、過量吸食可卡因、誘導(dǎo)呼吸衰竭），并對股骨肌進(jìn)行檢測，利用NMR的代謝物信息，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，在一定程度上可以用來推斷死亡時間和確定死亡原因[28]。事實上，小分子代謝物用于死亡時間研究由來已久。既往研究[24-25]中，利用玻璃體液中的鉀、鎂離子作為死亡時間推斷的標(biāo)志物，當(dāng)研究者引入次黃嘌呤時，該方法推斷的準(zhǔn)確性有了進(jìn)一步的提高。近年來，Analytical and Bioanalytical Chemistry連續(xù)發(fā)表了兩篇[29-30]關(guān)于利用GC-MS分別對不同死亡時間的大鼠全血和小鼠的肌肉、血清進(jìn)行檢測的研究成果，通過聚類分析、偏最小二乘法分析等數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)學(xué)建模的方式進(jìn)行PMI研究，分別篩選出25種（全血）、17種（肌肉）、14種（血清）與死亡時間有著密切相關(guān)性的代謝產(chǎn)物，同時通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，得到了較好的預(yù)測結(jié)果，模型本身也可以通過同批次實驗得到驗證。與此同時，國內(nèi)研究者也開始了這方面的工作。通過在死后不同時間（0、3、6、12、24、48和72h）收集心內(nèi)血液，借助氣相色譜儀與質(zhì)譜聯(lián)用分析收集的樣品。經(jīng)過多元統(tǒng)計分析，利用內(nèi)源代謝物構(gòu)建正交信號校正（orthogonal signal correction，OSC）-PLS回歸模型，用于死亡時間推斷[31]。該模型通過驗證集、預(yù)測集得到了反復(fù)驗證，同時，實驗在雄性和雌性大鼠之間未觀察到顯著差異。在此基礎(chǔ)上，該課題組進(jìn)一步通過因敵敵畏中毒死亡的動物模型，研究72h內(nèi)的死亡時間推斷，構(gòu)建了包含23個代謝物的支持向量回歸模型，結(jié)果顯示模型穩(wěn)定、預(yù)測結(jié)果良好[32]。另有學(xué)者[33]通過GC-MS對大鼠脾組織進(jìn)行代謝物時序性變化研究，以此推斷死亡時間。DU等[34]則采用LC-MS對大鼠股骨肌進(jìn)行了代謝組學(xué)分析，主要應(yīng)用PCA和PLS-DA來識別死后代謝物的改變，揭示了一部分代謝物隨死亡時間的變化規(guī)律。代謝組學(xué)在死亡時間方面的研究已經(jīng)展開，隨著研究的深入，相信能有所突破。

2.2 代謝組學(xué)在死亡原因分析中的研究

在死亡案件中，絕大多數(shù)案例能夠通過尸體剖驗、案情調(diào)查得到比較明確的死亡原因，但在類似心臟性猝死、青壯年猝死綜合征、溺死以及其他（如過敏等）特殊死亡原因時，往往需要借助排他法進(jìn)行判斷，除了包含不確定性外，也不利于案件中的責(zé)任認(rèn)定。因此，對于該類死亡原因的調(diào)查，有必要進(jìn)行更多的研究。目前，研究主要集中在對不同死亡原因差異標(biāo)志物的篩選。其中對于心臟性猝死和青壯年猝死綜合征著重通過遺傳學(xué)的方法用于研究，在基因篩查推斷死亡原因的同時，又能對家族成員進(jìn)行預(yù)警。有研究通過1H-NMR對15名缺血性心力衰竭患者和20名健康個體的尿液進(jìn)行分析，找到差異代謝物，利用代謝物通路分析，發(fā)現(xiàn)疾病能使三羧酸循環(huán)代謝和脂肪酸代謝以及能量代謝發(fā)生改變，此外，研究還觀察到核苷酸和甲基丙二酸代謝的擾動[35]。受此啟發(fā)，國內(nèi)有學(xué)者率先嘗試對心肌缺血-致命性心動過緩導(dǎo)致大鼠心臟性猝死模型的血清樣本進(jìn)行代謝組學(xué)分析。通過GC-MS分析方法，研究結(jié)果顯示，賴氨酸、嘌呤有診斷潛能，并通過代謝通路的描述討論了相關(guān)機(jī)理[36]。隨后該課題組通過GC-MS對心肌缺血的動物模型進(jìn)行研究[37]。在此基礎(chǔ)上，該課題組還對致死性室性心律失常的大鼠模型的血清進(jìn)行了基于UPLCMS的脂質(zhì)分析，借助脂類相關(guān)代謝通路，篩選潛在的生物標(biāo)志物，使得該方法有望成為此種死亡原因鑒定的輔助工具[38]。

由于代謝組學(xué)的檢測目標(biāo)處于代謝過程的末段，小分子代謝物在體內(nèi)的含量以及最終的種類將更為明確，因此利用代謝組學(xué)技術(shù)，對于疾病造成的死亡診斷有著獨有的優(yōu)勢，結(jié)合臨床的相關(guān)研究有利于減少醫(yī)療糾紛。目前的臨床研究顯示，通過代謝組學(xué)的篩選能夠得到用于惡性腫瘤[39-40]、糖尿病[41]等疾病診斷的小分子標(biāo)志物。而對于心血管疾病[42]，不論是動脈粥樣硬化、心肌缺血、腦梗死、急性缺血性卒中等，都已有了臨床實驗，這些指標(biāo)在一定程度上也能為判斷死亡原因提供理論依據(jù)。同時在對腦創(chuàng)傷的血清代謝物的研究中發(fā)現(xiàn)，兩種中鏈脂肪酸（癸酸和辛酸）和糖衍生物包括2，3-二磷酸甘油酸與創(chuàng)傷性腦損傷的嚴(yán)重程度有著明顯相關(guān)性[43]；而常因醫(yī)院感染導(dǎo)致的敗血癥也已有研究[44-45]對其代謝表型進(jìn)行了分析。在中毒死亡中，尤其是中草藥中毒，由于藥物種類多，成分復(fù)雜，以往鑒定過程中極難單純通過毒物分析進(jìn)行毒物定性，但代謝組學(xué)能夠?qū)Πㄖ饕痛我x物和異種生物物質(zhì)進(jìn)行定性定量分析，澄清活性成分在死亡原因中的作用，這將有效解決這一問題[46]。目前，已經(jīng)有針對一氧化碳中毒的代謝組學(xué)研究，通過對血液樣本的GC-MS分析，能夠有效區(qū)分實驗組和對照組，達(dá)到協(xié)助鑒定死亡原因的目的[47]。國內(nèi)也有課題組通過代謝組學(xué)的方法，利用1H-NMR分析，結(jié)合多變量統(tǒng)計分析，對61例深靜脈血栓（deep venous thrombosis，DVT）患者血清及大鼠DVT模型（n=10）進(jìn)行代謝產(chǎn)物鑒定，發(fā)現(xiàn)7種在大鼠和患者體內(nèi)都發(fā)生了改變的生物標(biāo)志物，并解釋了一部分代謝途徑的變化[48]。同時該課題組還利用大鼠造模，發(fā)現(xiàn)尿液中的差異代謝物也能成為深靜脈血栓形成的候選生物標(biāo)志物，為該疾病的診斷、治療和法醫(yī)學(xué)鑒定提供研究基礎(chǔ)[49]。由此可見，代謝組學(xué)在死亡原因研究上將大有可為。

3 研究展望

如果將機(jī)體視作為一個整體，各種代謝物共同構(gòu)成了一個網(wǎng)絡(luò)，那么當(dāng)機(jī)體受到生理病理刺激或藥物擾動后，這個代謝網(wǎng)絡(luò)的組成及各種代謝物的濃度、比例等會發(fā)生時空變化。代謝組學(xué)就是試圖通過定量研究代謝網(wǎng)絡(luò)的空間變化規(guī)律來逆向推斷造成變化的影響因素及這種影響因素對機(jī)體可能造成的后果的一門科學(xué)[50]。當(dāng)然，這些改變在死后也將一直發(fā)生直至完全消失。由于代謝物處于生物系統(tǒng)生化活動調(diào)控的末端，包含更全面的生物標(biāo)志物信息，能夠準(zhǔn)確反映生物體系的狀態(tài)。代謝組學(xué)又具有非破壞性、整體性、動態(tài)性等特點，可以系統(tǒng)研究代謝網(wǎng)絡(luò)的整體性和動態(tài)性變化，非常適合時間相關(guān)性以及診斷性質(zhì)的研究。在法醫(yī)病理學(xué)相關(guān)研究中，尤其是對于晚期死亡時間推斷的研究，受尸體自溶和腐敗的影響，組織結(jié)構(gòu)逐漸崩解、內(nèi)源性化學(xué)物質(zhì)不斷降解，使形態(tài)學(xué)變化難以觀察、辨認(rèn)，但殘存的組織樣本仍可以進(jìn)行代謝組學(xué)檢測。當(dāng)然，隨著代謝組學(xué)的開展，其在損傷時間的應(yīng)用[51]，尤其是生前傷和死后傷鑒別方面，結(jié)合死亡時間的分析，相信能夠得到判別。在致傷物推斷中，如果傷口處有殘留物，代謝組學(xué)檢測應(yīng)當(dāng)也能夠提供依據(jù)。另外，代謝組學(xué)在法醫(yī)昆蟲學(xué)、法醫(yī)植物學(xué)等方面也會成為熱門。

近年來，不論是司法實踐活動還是法醫(yī)學(xué)本身，都顯示出對經(jīng)驗性證據(jù)的依賴越來越少，在某些方面開始摒棄以往曾經(jīng)可以作為法庭科學(xué)證據(jù)的經(jīng)驗性結(jié)論，而逐漸轉(zhuǎn)向以實驗及客觀檢測結(jié)果為基礎(chǔ)的證據(jù)學(xué)科。在法醫(yī)病理學(xué)方面，分子尸體檢驗有望成為法醫(yī)學(xué)研究的下一個熱點，也有學(xué)者曾提出創(chuàng)建代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫的設(shè)想[18]，而要解決法醫(yī)病理學(xué)方面的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫，死亡時間方面的研究將首當(dāng)其沖，只有解決腐敗尸體內(nèi)化合物隨死亡時間改變的影響，死亡原因等其他方面的研究才能更科學(xué)、便捷地展開。相信隨著現(xiàn)代分析儀器和技術(shù)的發(fā)展，代謝組學(xué)能夠為法醫(yī)病理學(xué)研究帶來新的機(jī)遇。