脂質組學分析方法及其臨床應用

楊麗，白玉，劉虎威

（北京大學化學與分子工程學院，北京 100871）

脂質組學分析方法及其臨床應用

楊麗，白玉，劉虎威*

（北京大學化學與分子工程學院，北京 100871）

脂類化合物是生命體內一類具有重要生理作用的物質。脂質組學是對脂質分子種屬及其生物功能進行全面描述的一門新興學科，現已成為代謝組學中最為活躍的研究領域之一。研究表明，脂質代謝異常與多種疾病的發生發展密切相關，因此，脂質組學在臨床研究中的重要性引起了人們的廣泛關注。本文重點介紹了脂質組學的分析方法及其在臨床研究中的應用。

脂質組學；分析方法；疾病

脂類化合物是自然界中存在的一類不溶于水、易溶于有機溶劑的小分子化合物。它們在生命體中扮演著非常重要的角色，如構成細胞膜、儲存能量、充當信使分子等［1］。已有研究表明，脂質代謝異常與人類許多疾病的發生發展密切相關，如癌癥、糖尿病、肥胖癥、阿爾茲海默癥等。隨著脂質研究的逐漸深入和各種組學的出現，脂質組學（lipidomics）的概念應運而生，并得到大家的廣泛接受和認可，成為一門新興的學科。脂質組學是對脂質分子種屬以及其在生物學方面作用的全面描述，主要研究與蛋白質表達相關的脂質代謝及其功能，包括基因調控等［2］。自誕生以來，脂質組學已被廣泛應用于生命科學，尤其是人類疾病的研究中。目前，脂質組學已成為后基因組學和系統生物學的主要研究目標。本文介紹了脂質組學的分析方法，并對其在臨床研究中的應用進行綜述。

1 脂質組學分析方法

近年來，脂質組學分析方法的研究主要針對以下三個方面展開：（1）目標脂質組學（targeted lipidomics），即針對某些或某幾類脂質分子進行特定的分析，開發高靈敏度、高通量、高特異性的分析方法；（2）脂質輪廓分析（lipid profiling），就是全面地分析生物樣品中所有可能含有的脂質類化合物，從而研究這些化合物是如何變化的，有利于進行疾病的診斷和治療；（3）成像分析，通過直接的可視化分析方法，檢測生物組織或者切片中不同脂質化合物的分布情況，也是一個非常熱門的研究領域。

從這三個方向出發，越來越多的新方法不斷涌現。它們主要可劃分為：直接進樣質譜法、色譜-質譜聯用法和質譜成像法。此外，核磁共振和一些其它的光譜技術也被應用于脂類化合物的檢測。

1.1 脂質的提取 在脂質組學研究中，脂質化合物的提取常常是必不可少的第一步，目的是盡可能去除復雜生物樣品中可能對脂質檢測造成干擾的物質，如蛋白質、糖類等。目前，人們最廣泛采用的是Folch等［3］開發的基于氯仿/甲醇的液液萃取法。這種脂質提取方法能夠提取樣品中的全脂。而對于有針對性的目標物分析，固相萃取是一種較好的方法，它具有更好的特異性和對目標化合物更高的提取效率［4］。近年來，一些無氯仿的液液萃取法［5-6］及超聲輔助萃取法［7］、固相微萃取法［8］等新的萃取方式，也被相繼報道用于脂類化合物的提取。

1.2 直接進樣質譜法 直接進樣質譜法是指沒有預分離的質譜分析方法。與其他方法相比，其具有準確、靈敏、重復性好且耗時少等優點。目前，電噴霧電離質譜法（electrospray ionizationmass spectrometry，ESI-MS）成為直接進樣質譜中最廣泛使用的脂質組學分析方法。基于ESI-MS，Han等［9］在2003年首次提出鳥槍法脂質組學（shotgun lipidomics），并在此基礎上發展了將產物離子掃描、母離子掃描、中性丟失掃描、選擇離子監測相結合的多維質譜鳥槍法脂質組學（multidimensional mass spectrometry based shotgun lipidomics，MDMS-SL）［10］。它們在目前的脂質組學研究中有著非常廣泛的應用。然而，由于沒有經過色譜分離，離子抑制現象依然存在，一些低濃度的脂質化合物難以檢出。與此同時，如何對同分異構體進行區分也是其一大挑戰。通常情況下，這種方法適用于針對一類脂質化合物的目標脂質組學分析。

1.3 色譜質譜聯用法 色譜具有強大的分離能力，可以對復雜樣品中的脂質化合物進行分離，現已成為全面脂質分析必不可少的工具。色譜質譜聯用法可以為脂質輪廓分析提供更詳盡的信息。到目前為止，薄層色譜（thinlayer chromatography，TLC）、氣相色譜（gas chromatography，GC）、高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）等均已被運用于脂質化合物的分析中。其中，TLC簡單、成本低廉，但靈敏度和分離能力較低，通常只能分析不同的脂質類別。由于GC一般只能用于分析易揮發且熱穩定的化合物，因此，用GC進行脂質組學分析時常常需要先對脂類化合物進行衍生化處理［11］。然而，衍生化可能會導致脂類化合物極性頭基結構信息的丟失［12］。盡管如此，由于GC具有較高的靈敏度和良好的定量能力，加之可用于同分異構體的分離分析，其在脂質組學的研究中有著非常重要的地位。目前，GC-MS主要應用于脂肪酸的分析和極性較小的脂類分析中［13］。HPLC具有分離度高、靈敏度好、重現性好等優點，其與質譜聯用已經成為脂質組學最廣泛使用的分析方法。近年來，為了更全面的對脂類化合物進行分離鑒定，二維氣相色譜［14］和二維液相色譜［15-17］相繼出現。由于它們具有更高的分辨率和峰容量，更適用于復雜樣品中脂類化合物的分離分析。

1.4 質譜成像技術（mass spectrometry imaging，MSI） MSI是利用質譜作為檢測手段的一種分子成像技術。它的主要優點是可以提供生物樣本中脂質分子的空間分布信息，且無需標記和復雜的樣品預處理。目前，MSI中主要用到的離子化方式包括基質輔助激光解吸附/離子化（matrix assisted laser desorption ionization，MALDI）、二次離子質譜（secondary ion mass spectrometry，SIMS）和解吸電噴霧離子化 （desorption electrospray ionization，DESI）。其中，MALDI-MSI是在脂質組學研究中應用最廣泛的質譜成像方法。SIMS-MSI具有非常高的空間分辨率，可以達到1 μm以下，使得亞細胞和膜域中脂質化合物的分析成為可能［18］。DESI-MSI是一種常壓敞開式的質譜成像方法，這種離子化方法不需要真空環境，相比于其他兩種質譜成像方法，雖然空間分辨率較低，但更適用于實時原位的臨床樣本分析［19］。

1.5 其他 目前，還有一些其他的技術被應用于脂質組學研究中，如核磁共振法（nuclear magnetic resonance，NMR）［20］、拉曼光譜法（raman spectroscopy）［21］等。

2 脂質組學在臨床研究中的應用

如上所述，分析技術的發展為復雜生物體系中脂質分子的分析奠定了基礎。由于許多疾病會伴隨著生物體液或組織中脂質譜的特征性改變，這些改變甚至在臨床癥狀出現之前就已經發生，因此，脂質組學被廣泛地應用于生命科學的研究中，特別是與人類疾病相關的研究中。這些研究有助于發現疾病潛在的生物標志物分子，進而確定其中關鍵的脂質及相關酶，有助于找到潛在的異常代謝途徑或致病機制，最終發展為有效的診斷和治療手段。本文簡單論述癌癥、神經精神疾病、代謝綜合征和血管性疾病的脂質組學研究進展。

2.1 癌癥 脂質在腫瘤的形成過程中發揮著重要的作用。脂質代謝的激活發生在癌變的初期，并且是一個很普遍的現象［22］。對人體液或組織中的脂質分子進行定性定量分析可以找到癌癥的生物標志物，用于癌癥的早期診斷和療效評價。例如：磷脂酰肌醇（phosphatidylinositol，PI）［23］、磷脂酰膽堿（phosphatidylcholine，PC）和膽固醇酯（cholesteryl ester，CE）［24］分子可以實現良性乳腺腫瘤和乳腺癌的診斷區分；PC、PI和磷脂酰絲氨酸（phosphatidylserine，PS）分子是潛在肝細胞 癌 的 生 物 標 志 物［25］； 卵 磷 脂 （egg phosphatidylch-oline，ePC）38∶5、PC 40∶3和PC 42∶4可作為早期前列腺癌的生物標志物［26］；具有特殊碳鏈的溶血磷脂酰膽堿（lysophosphatidylcholine，LPC）、PC和甘油三酯（triacylglycerol，TG）可作為卵巢癌的生物標志物［27］等。此外，由于質譜成像可以提供脂質分子的空間分布信息，有助于癌組織和非癌組織的區分，因此，質譜成像也被廣泛地應用于腫瘤邊界的判斷，如腦瘤［28］、乳腺癌［29］等。除了生物標志物的探究，脂質組學連同蛋白質組學、轉錄組學、基因組學等共同揭示了一些與癌癥相關的脂質代謝通路。研究表明，脂肪酸的合成在腫瘤生長中起著重要的調節作用［30］。此外，PI3K/AKT信號通路在癌癥的發生發展中被激活，它在癌癥患者放療和化療中的重要性也逐漸被人們熟知［31］。

2.2 神經精神疾病 腦組織是除脂肪組織外，含脂質最多的組織。脂質對腦功能有重要的調節作用。近年來，越來越多的研究表明，脂質代謝與神經退行性疾病密切相關。其中，阿爾茲海默癥是最常見的一種神經退行性疾病，但目前仍缺乏有效的早期診斷手段及治療方案。早期的脂質組學研究結果表明：阿爾茲海默癥患者腦脊液及血液中的磷脂和鞘脂含量及代謝水平發生了改變［32］。但這些化合物的特異性和靈敏度不夠，不能用作該疾病診斷的生物標志物。近年來，研究人員進一步研究了阿爾茲海默癥患者不同腦組織區域中的脂質［33］，表明甘油二酯（diacylglycerol，DG）和鞘脂在阿爾茲海默癥患者前額皮層含量升高 ， 而 溶 血 磷 脂 酸 （lysophosphatidic acid，LPA）、鞘磷脂（sphingomyelin，SM）、神經節苷脂（ganglioside，GM）和CE則在內嗅皮層中含量升高。不同疾病階段阿爾茲海默癥小鼠模型的研究指出磷脂和脂肪酸的變化與該疾病的發生密切聯系［34］。最新研究指出PC分子有望應用于該疾病的早期診斷［35］，這方面更加細致和深入的研究工作有助于該疾病的早期診斷及神經病理學的研究。

2.3 代謝綜合征 代謝綜合征是導致糖尿病、心腦血管疾病等的危險因素。近年來由于肥胖癥發病率的不斷上升，代謝綜合征變得更加普遍。脂質組學在與代謝綜合征相關疾病的病理研究、風險預測和療效監測等方面發揮了重要的作用［36］，且被廣泛地應用于糖尿病和肥胖癥的研究中。受損的脂蛋白代謝是糖尿病的典型特征［37］，導致包含載脂蛋白B的脂蛋白和高密度脂蛋白含量的改變。進一步的研究表明，這些脂蛋白中脂質化合物的組成也發生了改變，包括DG、神經酰胺（ceramide，Cer）、LPC［38］和TG［39］等。此外，多不飽和脂肪酸［40］和鞘脂類化合物［41］可作為肥胖癥和糖尿病風險預測的脂質生物標志物。

2.4 血管性疾病 血管性疾病常常伴隨著脂質代謝失衡和調節異常，因此，脂質組學也被應用于血管性疾病的研究中，如動脈粥樣硬化、冠心病等。一些脂質分子被認為是這類疾病的危險因素，如膽固醇及其衍生物［42］。不同于低密度脂蛋白，高密度脂蛋白可以促進膽固醇的逆轉運，因此具有防止血管硬化的作用［43］。此外，陸續發現磷脂、氧化磷脂、鞘脂等［44］脂質生物標志物，對血管性疾病具有潛在診斷價值和預后判斷作用。

3 小結與展望

經過十幾年的發展，伴隨著色譜、質譜等分析技術的不斷進步，脂質組學已經成為研究人類疾病和生理學過程的重要工具。脂質輪廓分析有助于我們找到與疾病相關的生物標志物分子，特定脂質類別或脂質分子種屬的代謝分析有助于揭示疾病的生理病理過程，而成像分析亦有助于我們了解脂質分子在組織中的分布及其變化情況。這些方法在癌癥、神經精神疾病、代謝綜合征和血管性疾病的研究中得到了廣泛的應用。隨著對脂質組學的深入研究，臨床對人體的生命機制以及疾病診治有了更深入的理解。脂質組學的研究結果更有望在臨床研究和疾病診治方面發揮重要價值。雖然脂質組學在疾病的研究方面已經取得了很大進展，但脂質組學研究的繼續深入以及向常規化診斷手段的轉化仍然存在巨大的挑戰。目前許多研究中所使用的樣本量依然有限，所得結果在臨床上的普適性有待考察；此外，被指定為潛在生物標志物的脂質分子對疾病診斷的特異性和靈敏度有待研究；再者，快速、高通量、高靈敏度的脂質定性定量分析方法有待開發。

未來，隨著方法和技術的不斷進步，多領域研究（包括化學、生物學、臨床研究）的相互結合，脂質組學將在疾病的早期診斷和預后判斷、生理病理過程監測、個性化治療等方面發揮更大的作用。

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（馬明月編輯）

AnalyticalMethodsin Lipidomicsand Their ClinicalApplications

YANG Li，BAI Yu，LIU Huwei*

（College of Chemistry and Molecular Engineering，Peking University，Beijing 100871，China）

Lipids are a kind of small molecules with vital physiological roles in the living system.Lipidomics is a novel subject that fully describes lipid species and their biological roles.It has been one of the most active research areas in metabolomics till now. As abnormal lipid metabolism is closely related with the occurrence and development of many diseases，the importance of lipidomics in clinical research has attracted a lot of attention.In this paper，we mainly review the analytical methods for lipidomics and their applications in clinical research.

lipidomics；analytical methods；disease

Q5

A

1008-2344（2017）01-0001-05

10.16753/j.cnki.1008-2344.2017.01.001

2016-09-30

國家自然科學基金項目（No.21175005；No.21527809）

劉虎威（1955—），男（漢），教授，博士生導師，研究方向：生物分析.E-mail：hwliu@pku.edu.cn