賽默飛Orbitrap助力非靶向代謝組學(xué)研究取得新進(jìn)展
Orbitrap助力非靶向代謝組學(xué)在臨床研究中取得新進(jìn)展！
圖片來源：Metabolomics雜志
近日，Metabolomics雜志以封面文章形式，發(fā)表了基于Orbitrap的非靶代謝組學(xué)在新生兒先天性心臟病手術(shù)預(yù)后評價方面的研究成果。該研究首次報道了受心臟手術(shù)影響的關(guān)鍵代謝通路，并篩選出潛在的新生物標(biāo)志物，有望應(yīng)用于篩查手術(shù)預(yù)后不良風(fēng)險較高的新生兒。早期識別手術(shù)致殘風(fēng)險較高的新生兒，可提示為患兒及時制定個性化長期治療方案，提高患者術(shù)后生存質(zhì)量，在未來具有重要的應(yīng)用價值。
開創(chuàng)新篇
非靶向代謝組學(xué)TGA應(yīng)用新前景
大動脈轉(zhuǎn)位（Transposition of the Great Arteries，TGA）是一種致死率極高的先天性心臟病，需在新生兒出生3周內(nèi)及時進(jìn)行心肺轉(zhuǎn)流術(shù)（Cardiopulmonary-bypass ，CPB）予以矯正。由于手術(shù)中使用的藥物會對患者術(shù)后代謝圖譜造成嚴(yán)重擾動，研究者首先建立了術(shù)中涉及的1255種藥物及術(shù)后可從尿液中二次檢出的藥物相關(guān)的代謝物清單，將此清單在代謝分析時予以背景扣除。
該項目對比分析了TGA患者術(shù)前和CPB術(shù)后尿液中的代謝物，共檢測到39,000多種特異化合物，其中371種可預(yù)測注釋的差異代謝物。最終準(zhǔn)確注釋的13種差異代謝物通路分析表明，犬尿氨酸代謝通路中色氨酸降解與手術(shù)干預(yù)相關(guān)性最強。
立意新穎
創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析流程克服基質(zhì)干擾
此次研究中，來自意大利的研究團隊?wèi)?yīng)用了一種全新的思路，同時也是這項研究的一項重要優(yōu)勢：即建立了克服基質(zhì)干擾因素的數(shù)據(jù)分析工作流程，這使可靠地測定目標(biāo)代謝物的變化成為可能。而這一創(chuàng)新思路和研究進(jìn)展，是基于QE高分辨質(zhì)譜的超高分辨率和Compound Discoverer這一強大的數(shù)據(jù)分析軟件完成的。
文中顯示，作者首先使用Compound Discoverer™2.1（Thermo Fisher Scientific）的“生成預(yù)期化合物”功能建立了給藥藥物及其內(nèi)源性代謝物的列表。該列表包括母體化合物、術(shù)中用藥成分，及它們可能的轉(zhuǎn)化產(chǎn)物。接著在兩步“生成預(yù)期化合物”功能生成的化合物離子列表中使用“尋找預(yù)期化合物”功能進(jìn)一步搜索化合物，最終建立了一份“外源藥物”相關(guān)的化合物質(zhì)譜列表。
研究者使用該方法，成功排除了外源藥物對內(nèi)源性代謝標(biāo)志物篩選的干擾，從而發(fā)現(xiàn)真正與手術(shù)因素密切相關(guān)的差異代謝物。對于新生兒心臟手術(shù)引發(fā)的不良預(yù)后監(jiān)測有重大而深遠(yuǎn)的意義。
前景廣闊，靶向定量與驗證
——早期腦損傷患者或迎曙光
本研究中使用的非靶向代謝組學(xué)方法，具備可區(qū)分手術(shù)前和手術(shù)后樣品代謝物差異的能力，而發(fā)現(xiàn)的差異代謝物將研究者未來的思路引向犬尿氨酸通路。而基于現(xiàn)有研究成果和成功的分析流程創(chuàng)新，研究者有信心后續(xù)更大范圍的進(jìn)行冠心病患者的定量（靶向）代謝組學(xué)分析。這些代謝物的定量將與受損神經(jīng)發(fā)育金標(biāo)準(zhǔn)GFAP以及手術(shù)后神經(jīng)學(xué)和神經(jīng)發(fā)育測試獲得的數(shù)據(jù)有潛在相關(guān)性。這可以提供預(yù)測腦損傷所需的生物標(biāo)志物，盡早識別處于不良神經(jīng)發(fā)育風(fēng)險的患者，對于先發(fā)性干預(yù)和輔助神經(jīng)發(fā)育治療的啟動都至關(guān)重要。
相較中低分辨率質(zhì)譜系統(tǒng)而言，文中提及的基于組學(xué)金標(biāo)準(zhǔn)Orbitrap技術(shù)的Q Exactive質(zhì)譜系統(tǒng)，能夠提供超高分辨分辨率和靈敏度，這也為代謝組學(xué)研究者所面臨的共同挑戰(zhàn)-樣本基質(zhì)復(fù)雜、代謝產(chǎn)物鑒定數(shù)量不足、辨別假陰性/假陽性結(jié)果-帶來更加直觀的幫助。
而Compound Discoverer強大的數(shù)據(jù)處理和分析功能，能夠延展性的幫助研究者創(chuàng)新工作流程，結(jié)合公共數(shù)據(jù)庫信息，能夠更加方便和準(zhǔn)確的鑒定代謝物。
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