代謝組學在泌尿系統腫瘤中的應用*

張麗秀，趙金匣 綜述，王志平 審校

(蘭州大學第二醫院泌尿外科研究所/甘肅省泌尿系統疾病臨床醫學中心/甘肅省泌尿系統疾病研究重點實驗室，蘭州 730030)

?

·綜 述·

代謝組學在泌尿系統腫瘤中的應用*

張麗秀，趙金匣 綜述，王志平△審校

(蘭州大學第二醫院泌尿外科研究所/甘肅省泌尿系統疾病臨床醫學中心/甘肅省泌尿系統疾病研究重點實驗室，蘭州 730030)

代謝組學； 泌尿系統腫瘤； 腫瘤標志物； 代謝通路

1999年英國皇家理工大學Nicholson等[1]研究中首次提出代謝組學(metabonomics)的概念，它是通過考察生物體系受刺激或擾動后(如將某個特定的基因變異或環境變化后)其代謝產物的變化或其隨時間的變化來研究生物體系代謝途徑的一種技術。2000年德國植物學家Fiehn和Dormann[2]首次將植物代謝組學與基因功能結合在一起，提出metabolomics的概念。自此，形成了代謝組學的兩大流派：metabonomics 和metabolnomics。代謝組學是基因組學和蛋白質組學的補充，近年來廣泛應用于腫瘤生物學領域的研究中[3]。

1 代謝組學研究方法

樣品采集與預處理、樣品檢測與鑒定和數據分析構成了代謝組學研究的基本步驟。

1.1 樣品的采集與預處理 代謝組學分析的標本主要是體液(血液、尿液、唾液、腹水、膽汁、前列腺分泌物等)和組織、細胞及其培養液，目前應用最多的是血液和尿液。采集樣品要有嚴格的實驗設計和足夠的分析精度，通常還需對采集的樣本進行生物滅活。因研究對象、目的和方法的不同，對樣本預處理的方法也各異[3]。

1.2 樣品檢測及鑒定 常用的代謝組學分析技術有核磁共振(NMR)、質譜(MS)、色譜、質譜色譜聯用技術、傅里葉變換紅外光譜學(FT-IR)等。其中應用最早、最成熟的是NMR和MS。NMR是代謝組學之初就普遍采用的方法，MS是一種相對比較成熟的分析技術，在研究中通常根據需要與氣相色譜(GC)、液相色譜(LC)、超高效液相色譜(UPLC)等技術聯合應用，以提高靈敏度。由于目前所有的分析技術都有各自的優、缺點和應用范圍，實際操作中多采用聯合技術和多種方法的綜合分析。代謝組學常用分析方法比較見表1。

表1 幾種代謝組學常用方法的比較

1.3 數據分析 代謝組學數據分析應用的主要手段是模式識別技術，包括非監督學習方法和有監督學習方法。非監督學習方法將得到的分類信息與樣本的原始信息進行比較，建立代謝產物與原始信息的關系，包括主成分分析(PCA)、層次聚類分析 (HCA)、自組織圖(SOMs)等。在這些技術中PCA最為簡單，在反映數據的原始情況方面具有優勢，可以有效發現并剔除異常樣本。監督學習方法通過建立的模型對樣本進行分析，有判別分析(DA)、偏最小二乘法(PLS)、偏最小二乘法-判別分析聯合法(PLS-DA)、正交偏最小二乘法(OPLS)、人工神經元網絡 (ANN)技術等。由于OPLS整合了正交信號校正法的優點并對PLS進行了改進，使數據分析更為準確和更具針對性，在代謝組學中的應用越來越廣泛[13]。

2 代謝組學在泌尿系腫瘤中的應用

在腫瘤的發生及進展中，腫瘤細胞中的微小變化都會引起代謝物的“延增效應”，產生大量的異乎尋常的代謝物[16]。尿液是良好的代謝組學分析樣本，且獲取方便，尿液和(或)其他體液中代謝物的變化或波動情況對泌尿系腫瘤的診斷和藥物治療靶點的發現都具有重要意義。目前已在泌尿系腫瘤中發現多種尿液和血液代謝標志物，其中一些已顯現出很好的應用前景。

2.1 前列腺癌 代謝組學在前列腺癌方面的研究較多，已取得重要的成果。Sreekumar 等[15]采用 GC-MS和LC-MS相結合的方法分析了42例前列腺癌組織標本及相對應220例血、尿標本的1 126種代謝產物。發現了60種前列腺癌組織的代謝產物，其中肌氨酸、尿嘧啶、犬尿氨酸、3-磷酸甘油、亮氨酸、脯氨酸隨疾病進展在腫瘤中的水平逐漸增高，并用分子生物學方法證實肌氨酸能調節腫瘤細胞的浸潤和遷移，可作為早期診斷前列腺癌的標志物。Roberts等[17]發現檸檬酸鹽、精胺、肌醇、乳酸鹽等成分在健康人群和前列腺癌人群中有差異。代謝組學不僅可以有效診斷前列腺癌，而且可以探測前列腺癌早期的變化，真正做到早發現、早預防。此外，還有研究報道，用1H-NMR的方法檢測前列腺液中的檸檬酸水平對前列腺癌的診斷價值優于前列腺特異性抗原(PSA)，且與患者年齡無關[17-18]。

但最近的一項驗證前列腺癌患者尿液中代謝標志物的研究卻得出了相反的結論：該研究采用經過驗證的代謝組學研究方法對126例泌尿生殖系統腫瘤患者和健康人的尿液標本進行分析，結果顯示尿液中的脯氨酸、犬尿氨酸、尿嘧啶和3-磷酸甘油并不能區分前列腺癌和健康人及其他類型的腫瘤患者[19]。此外，這些代謝標志物在T1期、T2期，以及Gleason 評分小于7和大于或等于7的前列腺癌患者之間也沒有明顯的差異。該研究發現血清PSA水平并不影響這些代謝物在尿液中的表達，但尿肌酐濃度和他們之間存在強烈的相關性，提示這些代謝物的變化主要和腎臟排泄功能的變化有關。

總體來說，大多數研究顯示前列腺癌代謝標志物具有較好的研究價值，但此結論并未得到普遍的認可，還需大量高質量、大樣本的研究加以證實。目前為止，PSA仍是臨床上應用價值最高的前列腺癌標志物。

2.2 膀胱癌 有很多研究采用尿液代謝組學的方法診斷膀胱癌取得了較好的效果。Issaq等[18]用高效液相色譜法(HPLC)結合飛行時間質譜法(TOFMS)對48例膀胱移行細胞癌患者和41例健康人進行尿液代謝組學分析，并采用兩種方法進行判定：用PCA法判定膀胱癌和健康人的特異性和敏感度分別為96%、98%，用OPLS-DA法判定膀胱癌的特異性和敏感度可達100%。類似的研究用GC-TOFMS結合OPLS-DA法對24例T1期膀胱癌患者和51例健康人進行尿液代謝組學分析，發現用這種方法診斷膀胱癌的特異度和敏感度可達100%[19]。

代謝組學在發現膀胱腫瘤標志物方面的研究也較為廣泛，但目前為止還沒有發現一種標志物能優于膀胱鏡檢查。Alberice等[20]對不同分級分期的膀胱癌患者尿液代謝標志物進行了檢測，并分析了其與膀胱癌進展及復發之間的關系，發現甜菜堿、半胱氨酸、組氨酸、酪氨酸、肌肽、癸?；鈮A和尿酸7種潛在膀胱腫瘤代謝標志物，其中前四者屬于高風險標志物。此外還發現了N-乙酰色氨酸等5種與膀胱癌復發有關的代謝標志物，此研究可能對膀胱癌的臨床診斷、進展判斷和復發預測具有一定的指導意義。

目前發現的膀胱癌尿液標志物已有30多種，但特異性大都低于尿脫落細胞學檢查，研究尿液中的代謝標志物對膀胱癌的早期診斷、病情監測和術后復發預測具有重要意義。

2.3 腎細胞癌 由于腎臟的特殊結構與生理功能，血液和尿液等生物液體能夠與腫瘤組織密切接觸，通過對比腎癌患者和健康對照者尿液中代謝物的組成差異，有助于建立有價值的床旁診斷試驗，但到目前為止，還沒有在體液中發現有價值的腎癌腫瘤標志物。樣本的處理和加工對尿液代謝物的檢測影響很大，所以建立標準化的樣本處理方法顯得尤為重要。Kim等[21]用代謝組學的方法對腎癌患者和健康人的尿液標本進行分析(尿液標本經過標準化處理)，發現羥基喹啉銅、4-羥基苯甲酸和龍膽酸在兩組標本中的表達存在差異，錯誤率為26%。我國學者用RPLC/MS結合多變量OPLS/DA對30例腎癌患者和30例健康人的血清進行多肽分析，篩選出19個對腎癌具有潛在診斷價值的多肽?；谠?9種多肽的無導層序聚類分析對腎癌鑒定的靈敏度可以達到100%，其中4種多肽有非常優秀的靈敏度和特異度，提示其在腎癌診斷中巨大的應用潛力。

利用代謝組學研究腎細胞癌發生的代謝通路，尋找治療的藥物靶點也是代謝組學研究的一個方面。現有的幾個公共通路數據庫(KEGG、BioCyc、SMPDB)可進行代謝通路分析。Kim等[21]分析了代謝物在腎癌的致病通路中的作用，發現這些代謝物存在于特定的氨基酸和能量代謝的普遍通路中，符合腫瘤組織對蛋白質的高效分解和利用的現象以及“瓦伯格”效應。

總體看來，在發現臨床可用的腎癌標志物之前，還需要更多大規模研究對整體代謝物進行深入分析，對現有研究結果進行驗證，為腎癌的早期診斷和發現有效的藥物治療靶點提供可靠的試驗依據。

3 展 望

代謝組學從生命整體出發，對機體的各種生理和病理現象研究更加全面和具體，在研究泌尿系統腫瘤中具有突出的優勢。目前已發現多種有價值的泌尿系統腫瘤的代謝標志物，通過研究腫瘤發生的代謝通路，對腫瘤發生機制的認識及尋找治療藥物靶點都具有重要意義，但現有的研究結果仍需要大樣本的基礎和臨床研究加以證實。從總體來看，代謝組學仍然是一個新興的學科，在檢測方法和應用等方面還需要進一步完善。隨著研究手段的發展，相信在不久的將來，代謝組學在腫瘤生物學領域將會發揮更大的作用。

[1]Nicholson JK,Lindon JC,Holmes E.Metabonomics:understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data[J].Xenobiotica,1999,29(11):1181-1189.[2]Fiehn OK,Dormann P.Metabohte profiling for plant functional genomics[J].Nat Biotechnol,2000,18(11):1157-1161.

[3]許國旺，路鑫，楊勝利．代謝組學研究進展[J]．中國醫學科學院學報，2007，29(6)：701-711．

[4]苗朝霞，王映紅.NMR技術在天然產物活性物質發現及其藥理學研究的應用[J].藥學學報，2013,48(9):1383-1389.

[5]Forseth RR,Schroeder FC.NMR-spectroscopic analysis of mixtures:from structure to function[J].Curr Opin Chem Biol,2011,15(1):38-47.

[6]Simmler C,Napolitano JG,Mcalpine JB,et al.Universal quantitative NMR analysis of complex natural samples[J].Curr Opin Biotechnol,2014,25(1):51-59.

[7]Saito K,Nomura F.Mass spectrometry application for clinical diagnostics chairmen′s introductory remarks[J].Rinsho Byori,2013,61(9):803-804.

[8]Issaq HJ,Van QN,Waybright TJ,et al.Analytical and statistical approaches to metabolomics research[J].J Sep Sci,2009,32(13):2183-2199.

[9]Dettmer K,Aronov PA,Hammock BD.Mass spectrometry-based metabolomics[J].Mass Spectrom Rev,2007,26(1):51-78.

[10]Metz TO,Zhang Q,Page JS,et al.The future of liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) in metabolic profiling and metabolomic studies for biomarker discovery[J].Biomark Med,2007,1(1):159-185.

[11]Gika HG,Theodoridis GA,Plumb RS,et al.Current practice of liquid chromatography-mass spectrometry in metabolomics and metabonomics[J].J Pharm Biomed Anal,2014,87(1):12-25.

[12]Andrés-Iglesias C,Blanco CA,Blanco J,et al.Mass spectrometry-based metabolomics approach to determine differential metabolites between regular and non-alcohol beers[J].Food Chem,2014,157(15):205-212.

[13]Goodrich KM,Neilson AP.Simultaneous UPLC-MS/MS analysis of native catechins and procyanidins and their microbial metabolites in intestinal contents and tissues of male Wistar Furth inbred rats[J].J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci,2014,958(1):63-74.

[14]Allwood JW,Clarke A,Goodacre R,et al.Dual metabolomics:a novel approach to understanding plant-pathogen interactions[J].Phytochemistry,2010,71(5/6):590-597.

[15]Sreekumar A,Poisson LM,Rajendiran TM,et al.Metabolomic profiles delineate potential role for sarcosine in prostate cancer progression[J].Nature,2009,457(7231):910-914.

[16]Schmidt C.Metabolomics takes its place as latest up-and-coming “omic” science[J].J Natl Cancer Inst,2004,96(10):732-734.

[17]Roberts MJ,Schirra HJ,Lavin MF,et al.Metabolomics:a novel approach to early and noninvasive prostate cancer detection[J].Korean J Urol,2011,52(2):79-89.

[18]Issaq HJ,Nativ O,Waybright T,et al.Detection of bladder cancer in human urine by metabolomic profiling using high performance liquid chromatography/mass spectrometry[J].J Urol,2008,179(6):2422-2426.

[19]Pasikanti KK,Esuvaranathan K,Ho PC,et al.Noninvasive urinary metabonomic diagnosis of human bladder cancer[J].J Proteome Res,2010,9(6):2988-2995.

[20]Alberice JV,Amaral AF,Armitage EG,et al.Searching for urine biomarkers of bladder cancer recurrence using a liquid chromatography-mass spectrometry and capillary electrophoresis-mass spectrometry metabolomics approach[J].J Chromatogr A,2013,1318(4):163-170.

[21]Kim K,Taylor SL,Ganti S,et al.Urine metabolomic analysis identifies potential biomarkers and pathogenic pathways in kidney cancer[J].OMICS,2011,15(5):293-303.

統計資料類型

統計資料共有三種類型：計量資料、計數資料和等級資料。按變量值性質可將統計資料分為定量資料和定性資料。

定量資料又稱計量資料，指通過度量衡的方法，測量每一個觀察單位的某項研究指標的量的大小，得到的一系列數據資料，其特點為具有度量衡單位、多為連續性資料、可通過測量得到，如身高、紅細胞計數、某一物質在人體內的濃度等有一定單位的資料。

定性資料分為計數資料和等級資料。計數資料為將全體觀測單位(受試對象)按某種性質或特征分組，然后分別清點各組觀察單位(受試對象)的個數，其特點是沒有度量衡單位，多為間斷性資料，如某研究根據患者性別將受試對象分為男性組和女性組，男性組有72例，女性組有70例，即為計數資料。等級資料是介于計量資料和計數資料之間的一種資料，可通過半定量的方法測量，其特點是每一個觀察單位(受試對象)沒有確切值，各組之間僅有性質上的差別或程度上的不同，如根據某種藥物的治療效果，將患者分為治愈、好轉、無效或死亡。

國家自然科學基金資助項目(81372733)。

10.3969/j.issn.1672-9455.2015.03.045

A

1672-9455(2015)03-0395-03

2014-07-05

2014-10-20)

△通訊作者,E-mail：erywzp@lzu.edu.cn。