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科米代謝 代謝組學技術在用藥研究中的應用

  對于疾病,藥物治療效果是因人而異的,這是由于個體間具有遺傳學因素如種族、性別、基因型等的先天性差異以及各項環境因素如地域、營養狀況、衛生條件等帶來的后天性差異,而這些差異在傳統的藥物研發以及臨床試驗過程當中往往不是優先關注對象。對于患者而言,無論是藥物療效或是不良反應的改變均可能會對治療進程產生不同程度的影響,嚴重者甚至會對其生命安全造成威脅。因此需要針對患者的個人特征,從用藥種類、劑量、治療方案上進行個體化定制,實現精準治療,以最大限度地改善藥物效能以及降低不良反應。近年來隨著代謝組學的興起,利用代謝組學技術能夠根據患者的代謝特征量化其生理病理狀態,為精準用藥研究提供了新的切入點。

科米代謝 代謝組學技術在用藥研究中的應用

  生物體中所產生的代謝物,一方面是在中心法則作用下在體內由基因組、轉錄組至蛋白質組,經歷各級生物過程所表達的最終產物,而另一方面其種類和水平也會受到飲食、環境因素的變化以及胃腸道微生物組等作用的直接影響。因此代謝物作為基因與體系環境之間的中間樞紐,能夠最為直觀地反映體系的實際狀態。而代謝組學是代謝研究的有力工具,是能夠綜合性地表征特定生物系統中糖類、脂類、核酸、氨基酸等小分子代謝物以及代謝通路變化的一門新興組學。鑒于生物體系中代謝物種類的多樣性以及代謝通路的可塑性,在代謝組學分析中根據研究對象以及目的的不同常常需要運用多種技術手段。目前主流的代謝組學分析技術包括核磁共振譜(NMR)、液相色譜質譜聯用 ( LC-MS)、以及氣相色譜質譜聯用( GC-MS)等。這些方法各具優缺點,且覆蓋的代謝物范圍也不一。NMR適用于親水性代謝物如氨基酸、己糖類、三羧酸類代謝物的檢測,檢測結果定量準確、精密度高,得到的代謝物結構準確,因而能用作未知代謝物結構的鑒定,且樣品也不需要進行衍生化或分離等前處理工作,可實現對樣品的非破壞性分析。但其缺點在于靈敏度偏低、進樣量大,且不能檢測鹽類、非有機離子及非質子化離子等。GC-MS對于親水性以及中性的代謝物覆蓋度較高,且對于生物樣本中含量較低的代謝物如神經遞質、膽酸、激素等也能夠檢測,靈敏度高,但對樣品是破壞性的,部分樣品需要進行衍生化才能進行檢測,且對于未知代謝物難以進行定性。LC-MS適用于大部分疏水及中性代謝物如膽固醇酯、脂肪酸、甘油磷酯的檢測,其相比GC-MS的靈敏度普遍更高,進樣量小,且能夠運用基質輔助激光解吸電離( MALDI)或電噴霧解吸電離進行代謝物成像,但缺點也與GC-MS相似,樣品會受到破壞而不能回收,且對樣品的分離分辨率以及重現性差于GC-MS。

  在藥物代謝組學的研究上,較為典型的便是Nicholson等于2009年所進行的首例利用人源性樣本所進行的藥物代謝相互作用研究。結果顯示給藥前患者尿液樣本中對硫甲酚(PCS)的水平與對乙酰氨基酚的兩種代謝物的比值( S /G)呈負相關,顯示出代謝表型的不同與藥物代謝擾動之間的關聯性,PCS以及其他p-甲酚生成反應相關的化合物能夠作為生物標志物用以決定臨床用藥種類和劑量。

  代謝組學目前廣泛應用于抗癌藥物的毒性評價中,代表藥物包括伊利替康、多柔比星、長春新堿等,以預測并監控藥物毒性,進行用藥劑量的調整,最小化藥物毒副作用從而實現精準治療。

  隨著代謝組學技術的革新以及分析方法學的不斷完善,代謝物在生物體內的作用和定位被重新認識,代謝與遺傳、環境因素之間的緊密聯系也讓代謝組學在眾多領域當中都得到廣泛應用。通過上述研究不難發現,對于各類疾病,藥物對患者作用效果的影響均能夠直觀地反映在體內代謝物水平的變化當中,從而能夠以個體間藥效、不良反應、藥代動力學參數的不同作為判斷準則尋找相應的差異代謝物。這些研究對于目前并未有有效根治方法的難治性疾病,如癌癥、高血壓、糖尿病等,能夠優化現有的治療策略,針對患者個人實現療效指標的量化以及患者表型的實時監測,同時有效減少不良反應的發生,提高患者依從性,為患者帶來最大化的治療效益,因此具有顯著的現實意義。

  然而,現時代謝組學仍然處于發展階段,利用代謝組學技術進行研究所獲得的大多是如差異代謝物發現等較為初步的成果,距離尋找到能夠在臨床當中應用的生物標志物尚有差距。再者,從各項研究當中亦能夠發現,與基因組學、蛋白組學等相對成熟的組學所不同,代謝組學的研究工具以及所采集的患者樣本種類具有較大差異,對于研究結果的影響亦是不可忽視的,而目前尚未有統一、具普適性的研究方法出現。因此,為解決上述所提及的不足,未來代謝組學發展的一大目標便是代謝組學研究流程的標準化,從樣本選擇、樣本處理、數據采集、數據分析等各個方面進行規范以及統一,以求得到具指導性的研究結果。同時,對于精準用藥的研究上,利用代謝流分析等動態分析技術能夠更深入地探究藥物與代謝通路擾動之間的關系以及調控機制,為個體化用藥生物標志物的篩選提供指導方向。通過多組學協同的方針,聯合基因組學、蛋白質組學、脂質組學等各自的優勢以及技術手段從多維度進行探索,相信能夠為精準用藥研究提供更嚴謹、更綜合性的科學闡釋。

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