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代谢组学:如何促进我们理解人类健康?

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-01-11
核心提示:在之前的夜莺专题中,我们讨论了“组学”科学是如何改革公共卫生研究的,预示着个性化医疗的到来。在这篇文章中,我们将代谢组学置于聚光灯下,讨论如何利用代谢分析来获得更全面的人体健康图像。
  在之前的夜莺专题中,我们讨论了“组学”科学是如何改革公共卫生研究的,预示着个性化医疗的到来。在这篇文章中,我们将代谢组学置于聚光灯下,讨论如何利用代谢分析来获得更全面的人体健康图像。
 
  代谢组学(metabolomics)是致力于破解我们体内庞大的通讯网络的研究领域。[1]代谢物(由代谢反应产生的生物分子),为我们提供了对遗传和生活方式因素(如饮食和运动)的影响的直接测量。这一点很重要,因为在许多慢性疾病(如糖尿病)中,病理生理变化可以在分子水平上观察到。[2]代谢组学帮助我们解开这些复杂的相互作用,甚至确定发生的分子浓度的微小变化,促进新的诊断技术的发展,以监测疾病进展和生活方式引起的变化。
 
  两个技巧的故事。
 
  在20世纪40年代,罗杰·威廉姆斯和他的团队首次提出,每个人都有一种可以通过研究生物体液来识别的“新陈代谢模式”。今天的研究人员使用了许多分析技术来检测和测量代谢活动。代谢组学研究可以针对他们的方法,或者是针对他们的方法,或者专注于测量生物相关代谢物(biomarkers)的“面板”,或者旨在捕捉更广泛的生化中间体和信号分子。[3]
 
  有两种主要的技术已经出现,它们特别适合检查代谢物;核磁共振(NMR)光谱和质谱(MS)。[4]这两种技术都有明确的优点和缺点,可以说明它们的用法。例如,NMR提供了高度稳定、可重复的度量,没有批处理效果,并且是非破坏性的(允许样本被重用)。[5]
 
  总的来说,这两种技术是高度互补的,可以一起使用,为研究人员提供识别新代谢产物的机会,并定期测量已建立的生物通路。例如,最近NMR和MS与模式识别模型的集成有助于推动生物标志物的发现。[6]
 
  完成人类健康的图片。
 
  代谢组学研究在我们的知识中填补了一个重要的空白,填补了基因表达与生活方式因素的影响。分子生物学的中心法则(由弗朗西斯·克里克在1958年首次提出)指出,“信息”在DNA和RNA之间流动,但只在一个方向上从RNA到蛋白质。在组学研究中,研究人员专注于追踪这一过程,首先通过检查基因(基因组),然后转录mRNA(转录酶),最后是蛋白质(蛋白质组学)。虽然基因表达毫无疑问对蛋白质调节的代谢反应有重要影响,但单凭这些途径无法为我们提供全面的人体代谢图谱。
 
  为了对代谢反应有更全面的认识,NMR和MS技术可以用来生成代谢轮廓——样品中不同代谢物的“指纹”(如血液或尿液)。
 
  代谢组学为研究人员提供了一些值得注意的应用,这些应用增强了我们对生活方式因素在影响人类健康方面所起作用的理解。例如,在毒理学中,代谢图谱被用来筛查人们是否存在毒素,并向医生提供评估暴露的影响(如肝脏或肾脏损害)。药物试验武器的代谢分析志愿者可以成为制药商的一种有用的工具,提供有用的数据,可以在早期发现副作用,并建立潜在的药物靶点效应。在慢性疾病的医学诊断中,分析可以用来建立早期疾病风险,更准确地分类患者群体。
 
  一个已经获得了大量当前兴趣的领域是绘制“全球代谢组”的概念,它是由人体和生活在其内部的微生物(即微生物组或微生物组)产生的所有代谢物的组合。一些研究人员提出,在人体的脑轴的建议下,微生物组的变化对免疫、肠道疾病的风险甚至心理健康都有显着影响。代谢分析可能被用来测试这些说法,并将代谢活动的差异与特定的微生物物种的存在联系起来。[7]
 
  使疾病风险预测成为现实。

  如果我们认为代谢反应是动态的,对环境变化敏感,那么遗传学就代表了相反的情况。基因组学分析可以给我们提供一个令人印象深刻的详细的,但很大程度上是静态的,一个人的遗传健康状态的图片。[8]与代谢生物标志物相匹配的遗传学,使我们能够评估患者的健康状况;识别和诊断遗传疾病,如新陈代谢的先天错误,以及观察疾病引起的病理生理变化。
 
  将基因测序与代谢分析结合在一起,为我们提供了评估未来罹患慢性疾病风险的有力方法。这是因为慢性疾病(例如心血管疾病)是遗传和环境/生活方式因素共同作用的结果。通常情况下,与罕见的遗传疾病(如单基因疾病)相比,慢性疾病可以由多种不同的因子组合引发,包括炎症和免疫反应的影响(如病毒的影响)。
 
  目前,我们根据传统的诊断方法(如血压读数和常规胆固醇测试)将患者分为心血管风险组,但这些方法不能提供有效预测患者患慢性疾病风险所需的细节水平。例如,人们已经发现,链链氨基酸的血液水平可以显示出糖尿病发病风险的增加。[9]
 
  评估因果关系
 
  越来越多的实验采用孟德尔随机化作为研究设计的一部分。孟德尔随机化利用遗传变异作为生活方式风险因素的一个代表,可以用来评估使用代谢分析测量的不同生物标记物的因果关系。如果生物标志物与疾病有因果关系,那么与该生物标志物相关的基因变异也应与疾病相关。[10]例如,孟德尔随机化用于评估2型糖尿病风险中循环支链氨基酸(BCAAs)的因果关系,并阐明胰岛素抵抗对BCAAs水平的因果作用。
 
  孟德尔随机化的应用一直是药物效应的估计。通过比较不同人群的代谢情况,并没有这些基因变异,我们可以了解药物治疗的潜在代谢影响。在纵向流行病学研究中,通过研究遗传变异对疾病风险的影响,可以进一步研究这一问题,从而评估药物和生活方式干预的有效性。由于生化途径通常是复杂的,而且具有多个阶段,所以了解“分子中间物”可以帮助我们阐明疾病对人的新陈代谢的全面影响。[11]
 
  由于对公共卫生研究和临床医学具有如此深远的影响,新陈代谢分析很快就会在医疗保健领域普及开来。南丁格尔的代谢组学平台已经应用于广泛的公共卫生研究中,显示了疾病风险预测的代谢图谱的强大潜力。
 
  额外阅读:在这里发现孟德尔的随机化和代谢分析最近被用于研究药物的目标作用机制。

  引用:
 
  Mike Milburn和Kirk Beebe。代谢组:将微生物群落与人类健康联系在一起的缺失环节。遗传工程§生物技术新闻。(2017)
 
  尤兰达·史密斯。代谢组学的应用。新闻医学生命科学。(2017)
 
  Svati Shah和Christopher Newgard。综合代谢组学和基因组学:系统研究生物标志物和心血管疾病的机制。Circ asc Genet. 8(2): 410-419。(2015)
 
  《代谢组学》中的6个里程碑:推动我们对代谢组的理解。蛋白质组学§代谢组学。(2017)-里程碑- -代谢组学驾驶我们的理解- - -代谢物- 288878盖Veenstra。代谢组学:最后的边境?基因组医学40(2012)
 
  Zhang, A.等。代谢组学生物标志物在肥胖病研究中的新兴作用和近期应用。RSC放置7,14966 - 14973。(2017)
 
  metabolomics提供精准医疗:“一张白纸,社区视角。”“代谢组学12:149。
 
  艾莉森韩礼德。代谢组学和健康——在一场革命的尖端。蛋白质组学§代谢组学。(2017) -和-健康- - -尖端的——革命——289734
 
  代谢组学在个性化医学中的新应用:微型回顾。分子。22(7),1173年。(2017)
 
  洛塔,L.等。遗传易感性对支链氨基酸和2型糖尿病风险的影响:孟德尔的随机化分析。科学硕士(2016年)
 
  在大规模流行病学中,定量血清核磁共振代谢组学:一种对-基因组技术的引物。美国流行病学杂志。186(9),1084-1096。(2017)
 
 
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