代谢组学与癌症研究

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所属分类:代谢组学

专注于样品中代谢物的分析,它可以反映由于环境因素,遗传变异和调节,肠道微生物群落的变化以及动态活动或酶水平的改变而引起的变化。癌症是一种可改变细胞代谢的疾病,因此代谢组学可用于研究癌症组织代谢发生的变化。根据研究目标和所研究的癌症代谢组的不同方面,可以采用不同的方法和分析平台来研究一系列癌症样品,包括肺癌,结肠直肠癌,膀胱癌,乳腺癌,胃癌,食管癌和甲状腺癌等。

代谢组学与癌症研究

1. 代谢组学实验流程

癌症研究中代谢组学实验(图1)一般有四个步骤,样本收集,数据采集,生物信息学分析,和数据解释。
✔  样本收集。样品的处理对于成功的代谢组学研究很重要,有多个因素需要注意,包括采集的时间点,样品的储存和提取方法等。
✔  数据采集。分析来自健康和癌症患者的生物流体或组织样品。多种技术的组合为揭示代谢组变化提供了可能性。在代谢组学的数据采集过程中,需要质量控制步骤以获得可重复、准确的结果。不仅如此,质量控制需要渗透到代谢组学研究的不同步骤中。
✔  生物信息学分析。将数据通过生物信息学软件,分析癌症代谢组学变化。
✔  数据的解释和验证。

代谢组学与癌症研究

图1. 癌症研究中代谢组学实验的一般流程图。(Beger R., 2013)

2. 代谢组学的主要分析方法

由于代谢化合物的多样性,没有一种单一的分析方法可以测量所有代谢物的浓度。核磁共振(NMR)和质谱(MS)是代谢组学研究中主要应用的技术。

2.1核磁共振

NMR可以测量多种代谢物,提供定量和结构信息,并且几乎不需要样品制备这一过程。但是NMR的灵敏度低;并且在复杂混合物中,通过NMR来解释特定的代谢物是比较困难的。高分辨率NMR和高分辨率魔角旋转NMR(HR-MAS-NMR)在内的技术已被用于分析生物流体和组织样品中的癌症代谢; 它们不破坏样品,允许与其他技术一起分析使用,因此是有前景的技术平台。超极化NMR,可以通过跟踪代谢物水平以表征体内癌症代谢。

2.2 质谱

代谢组学与癌症研究

质谱可以提供高灵敏度的定量信息,允许分析低丰度的代谢物,但通常需要大量的样品制备过程。常见类型的质谱仪包括time-of-flight(TOF),quadrupole time-of-flight(Q-TOF),quadrupole, 和orbitrap 等等。质谱通常和分离技术串联使用,包括气相色谱-质谱(GC-MS)联用,液相色谱-质谱(LC-MS)联用和毛细管电泳-质谱(CE-MS)联用。

3. 代谢组学在癌症中的应用3.1 生物标志物

癌症代谢组学研究的核心焦点是生物标志物发现。代谢组学已被用于鉴定有意义的肿瘤标志物,并且已经发现了许多潜在的标志物,用于在不同阶段诊断和预测多种类型的癌症。例如,在肾癌的早期诊断中,由于尿液和肾脏的密切的相互作用,研究人员使用代谢组分析癌症和健康尿液样品,发现酰基肉碱,喹啉酸,4-羟基苯甲酸,和龙胆有积累。在结直肠癌中,癌症患者和正常对照的血清样品的代谢谱分析让四个代谢物(2-羟基丁酸盐,天门冬氨酸,犬尿氨酸的选择,以及胱胺)可以作为早期诊断模型的基础。关于生物标志物,代谢组学在在肝癌,乳腺癌,卵巢癌等癌症中都有应用。

3.2 癌症临床治疗

代谢组学可用来预测药物功效或毒性的生理反应。与其他组学相比,代谢组学适合评估癌症疗法是否导致代谢途径的变化,同时它可以检测药物的药代动力学。由于药物代谢组学能够监测患者对药物的代谢反应,因此在癌症检测,癌症预后和癌症治疗管理中使用代谢组学很有意义。

3.3 癌症个性化治疗

目前,在癌症个体化治疗,有许多利用代谢组学进行研究的例子。例如,2014年,Navarette等人发表了一项关于丝裂霉素C治疗胰腺癌的成功研究,该研究针对的是对其他治疗方案有耐药性的患者进行个体化治疗。本研究的动机是丝裂霉素C被证明比雷帕霉素更成功,甚至比两者的结合更成功。利用GC-MS和LC-MS的揭示了丝裂霉素C对TCA循环、嘌呤代谢和脂肪酸生物合成的影响,以及许多脂质和氨基酸变化,这导致了其比其他治疗更成功。

3.4 癌症转移

有很多研究人员将代谢组学用于癌症转移的研究。 科学家们通过血清或尿液样品的代谢谱展示了诊断胃癌,结直肠癌,肾癌和乳腺癌转移的预测能力。其他研究集中于特定的转移部位,如软脑膜癌病和骨转移。

参考文献:

1. Beger R. A review of applications of metabolomics in cancer. Metabolites, 2013, 3(3): 552-574.

2. Vermeersch K A, Styczynski M P. Applications of metabolomics in cancer research. Journal of carcinogenesis, 2013, 12.

3. Armitage E G, Ciborowski M. Applications of metabolomics in cancer studies. Metabolomics: From Fundamentals to Clinical Applications. Springer, Cham, 2017: 209-234.

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