基于UHPLC-QTOFMS代謝組學技術的胃癌進展代謝標志物研究*

魏婷，柴順林，朱曉亮，李汛，王燕萍

730000蘭州，蘭州大學第一醫院 藥劑科(魏婷、柴順林、王燕萍)，普外科(朱曉亮、李汛);730000蘭州，蘭州大學第一醫院東崗院區 藥劑科(魏婷、柴順林)

胃癌是我國發病率位居第一的消化道惡性腫瘤，嚴重危害人類生命健康。根據國際癌癥研究機構的統計數據，2020 年全世界胃癌新發病例約108.9萬例，居惡性腫瘤發病人數的第5位[1]。甘肅省胃癌的發病率、死亡率明顯高于全國平均水平，其中武威市涼州區、河西走廊中段張掖地區是全國上消化道癌高發區之一，對此醫療機構在省內各地開展了早癌篩查義診活動，深入農村地區開展癌癥早診早治，并對我省不同地區人群的飲食習慣、環境和遺傳因素等進行調研[2-3]。

胃癌的發生是一多因素過程，確切的致癌機制仍不明確。胃癌進展的過程通常需要四步：胃黏膜炎癥(淺表性胃炎)—胃黏膜變薄萎縮(萎縮性胃炎)—異常改變(腸化生、不典型增生等早期癌癥)—出現癌細胞(胃癌病灶)，患者體內代謝物質發生動態變化。目前內鏡結合病理學檢查是胃癌明確診斷的首選方法，而傳統的腫瘤標志物(CEA、CA19-9、CA72-4)用于胃癌診斷敏感性、特異性不夠理想。代謝組學(Metabolomics)是一門對生物體或細胞所有低相對分子質量的代謝產物進行定量和定性分析的新技術，是目前組學領域研究的熱點之一。已有研究將代謝組學方法應用于血清、血漿、尿液等樣本的代謝物檢測中，利用核磁共振、液相色譜-質譜聯用、氣相色譜-質譜聯用等高靈敏度檢測技術鑒定胃癌患者樣本中的差異代謝物，發現具有診斷價值的特異性標志物，具有重要的臨床意義[4]。但目前關于胃癌進展的相關標志物尚不明確。本研究基于我院開展的“甘肅省上消化道早癌篩查”項目，樣本全部采集自甘肅省農村地區，應用超高效液相色譜-四極桿飛行時間質譜聯用技術(Ultra High Performance Liquid Tandem Chromatography Quadrupole Time of Flight Mass Spectrometry，UHPLC-QTOFMS)，研究甘肅農村淺表性胃炎患者和胃癌患者血漿中代謝物質的變化，旨在為胃癌進展的早期診斷和預防提供新的依據。

1 材料與方法

1.1 樣本收集

本實驗采集的血漿樣本均來自蘭州大學第一醫院開展的“甘肅省上消化道早癌篩查”項目，并經醫院倫理委員會審批同意(批件編號：LDYYLL2017-06)。所有受試人員均來自于甘肅農村地區，經胃鏡診斷為淺表性胃炎或胃癌。納入標準：年齡18～70歲，經胃鏡診斷為淺表性胃炎或胃癌。排除標準：幽門螺桿菌感染檢測陽性，近三個月內長期服用幽門螺桿菌根除藥物。納入淺表性胃炎患者30例，胃癌患者30例(其中早癌20例，進展期胃癌10例)，兩組受試者年齡、性別、飲食結構和生活習慣等方面的差異無統計學意義(P均>0.05)，排除有服藥史患者。受試者空腹采血，采用真空肝素鈉無菌采血管常規收集各組受試者肘靜脈血5 mL，快速恒溫離心(4℃離心) ，取上層血漿樣品置于EP管中，并立即冷凍于-80℃超低溫保存箱中待測。

1.2 血漿樣品前處理

血漿樣品室溫解凍，移取100 μL樣品，加入400 μL提取液(甲醇∶乙腈=1∶1(V/V)，含內標2 μg/mL)；渦旋混勻30 s，冰水浴超聲10 min；-40 ℃靜置1 h；將樣品4 ℃，10 000 rpm離心15 min；取上清400 μL于EP管中；真空干燥；加入200 μL 50%乙腈復溶；渦旋30 s，冰水浴超聲10 min；將樣品于4 ℃，13 000 rpm離心15 min；取75 μL上清液于進樣瓶中上機檢測；所有樣品另取10 μL上清混合成QC樣品上機檢測。

1.3 儀器與試劑

本研究使用Agilent 1290(Agilent Technologies)超高效液相色譜儀，通過Waters ACQUITY UPLC BEH Amide(2.1 mm×100 mm，1.7 μm)液相色譜柱對目標化合物進行色譜分離。液相色譜A相為水相，含25 mmol/L乙酸銨和25 mmol/L氨水，B相為乙腈。采用梯度洗脫：0～0.5 min，95% B；0.5～7 min，95%～65% B；7～8 min，65%～40% B；8～9 min，40% B；9～9.1 min，40%～95% B；9.1～12 min，95% B。流動相流速：0.5 mL/min，柱溫：25 ℃，樣品盤溫度：4 ℃，進樣體積：正離子1 μL；負離子1 μL。

使用Triple TOF 6600高分辨質譜，通過IDA(information-dependent acquisition)模式進行高分辨質譜數據采集。在IDA這種模式下，數據采集軟件(Analyst TF 1.7，AB Sciex)依據一級質譜數據和預先設定的標準，自動選擇離子并采集其二級質譜數據。每個循環選取12個強度最強且大于100的離子進行二級質譜掃描，碰撞誘導解離的能量為30 eV，循環時間為0.56 s。離子源參數如下：GS1 60 psi，GS2 30 psi，CUR 35 psi，TEM 600℃，DP 60 V，ISVF 5000 V(Pos)/-4000(Neg)。甲醇、乙腈、乙酸銨、氨水、均為LC-MS級，CNW Technologies，L-2-氯苯丙氨酸(≥98%)購自上海恒柏生物科技有限公司。

1.4 質控(quality control，QC)

為了確保試驗方法的穩定性，包括儀器穩定性、內標響應穩定性，制備QC樣品：1.2項下處理后的所有樣品另取10 μL上清混合制備成QC樣品，在每5個檢測樣品后分別加入一個QC樣品。

1.5 數據處理

使用ProteoWizard軟件將質譜原始轉成mzXML格式。再使用XCMS程序包做保留時間矯正、峰識別、峰提取、峰積分、峰對齊等工作，minfrac設為0.5，cutoff設為0.6。同時使用質譜數據庫對峰信息進行物質鑒定。使用SIMCA軟件(V15.0.2，Sartorius Stedim Data Analytics AB，Umea，Sweden)對數據進行對數轉換加UV格式化處理，首先對第一主成分進行OPLS-DA建模分析，模型的質量用7折交叉驗證進行檢驗；然后用交叉驗證后得到的R2Y(模型對分類變量Y的可解釋性)和Q2(模型的可預測性)對模型有效性進行評判；最后通過置換檢驗，隨機多次改變分類變量Y的排列順序得到不同的隨機Q2值，對模型有效性做進一步的檢驗。VIP(variable importance in the projection)值是正交偏最小二乘法判別分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)方法中評價變量貢獻最常用的指標，VIP>1的變量被認為是潛在的差異代謝物，在代謝組學數據分析中，滿足這一標準的變量能夠反映研究對象代謝通路變化的特征。OPLS-DA模型的質量用R2Y和Q2兩個參數進行評估，其中R2Y表示模型的解釋能力，Q2表示模型的預測能力[4]。通過在線數據庫(Metlin、HMDB等)中檢索精確相對分子質量以及可能的離子結合形式，經一級質譜和二級質譜確證差異化合物的結構，并排除非內源性物質干擾。通過差異代謝物對KEGG、PubChem等權威代謝物數據庫進行映射，最后將得到的差異代謝物所在通路綜合分析(包括富集分析和拓撲分析)，篩選與差異代謝物相關性最高的關鍵通路。

2 結 果

2.1 總離子流圖

所有QC樣品在正離子、負離子模式下的總離子流圖見圖1、2。由圖可知，QC樣品TIC保留時間和峰面積都重疊較好，說明儀器穩定性好。

圖1 所有QC樣品正離子TIC圖Figure 1.TIC of Metabolites in QC Samples (Positive Ion Mode)TIC:Total ion chromatogram;QC:Quality control.

圖2 所有QC樣品負離子TIC圖Figure 2.TIC of Metabolites in QC Samples (Negative Ion Mode)TIC:Total ion chromatogram;QC:Quality control.

2.2 主成分分析(principal component analysis,PCA)、OPLS-DA分析結果

正、負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎樣本的PCA得分散點圖如圖3、4所示，樣本基本處于95%置信區間內。由圖可知，正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組血漿中的代謝物能明顯區分，負離子模式下區分不明顯。使用SIMCA軟件(V15.0.2)對數據進行對數轉換，對主成分進行OPLS-DA建模分析，OPLS-DA模型得分散點圖如圖5、6所示，模型的質量用7折交叉驗證進行檢驗；然后用交叉驗證后得到的R2Y(模型對分類變量Y的可解釋性)和Q2(模型的可預測性)對模型有效性進行評判。本研究中正離子模式下R2Y=0.849，Q2=0.675，負離子模式下R2Y=0.826，Q2=0.639，說明模型擬合較好。置換檢驗通過隨機改變分類變量Y的排列順序，多次(次數n=200)建立對應的OPLS-DA模型以獲取隨機模型的R和Q值，在避免檢驗模型的過擬合以及評估模型的統計顯著性上有重要作用。B組對A組OPLS-DA模型的置換檢驗結果如圖7、8所示，置換檢驗隨機模型的Q2值均小于原模型的Q2值；Q2的回歸線與縱軸的截距小于零。說明原模型具有良好的穩健性，不存在過擬合現象。

圖3 正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的PCA模型得分散點圖Figure 3.Scatter Plot of PCA for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Positive Ion Mode)PCA:Principal component analysis.

圖4 負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的PCA模型得分散點圖Figure 4.Scatter Plot of PCA for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Negative Ion Mode)PCA:Principal component analysis.

圖5 正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的OPLS-DA模型得分散點圖Figure 5.Scatter Plot of OPLS-DA for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Positive Ion Mode)OPLS-DA:Orthogonal partial least squares discriminant analysis.

圖6 負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的OPLS-DA模型得分散點圖Figure 6.Scatter Plot of OPLS-DA for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Negative Ion Mode)OPLS-DA:Orthogonal partial least squares discriminant analysis.

圖7 正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的OPLS-DA模型的置換檢驗結果Figure 7.Permutation Test of the OPLS-DA Model for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Positive Ion Mode)OPLS-DA:Orthogonal partial least squares discriminant analysis.

圖8 負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的OPLS-DA模型的置換檢驗結果Figure 8.Permutation Test of the OPLS-DA Model for the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Negative Ion Mode)OPLS-DA:Orthogonal partial least squares discriminant analysis.

2.3 正、負離子模式下差異代謝物分析結果

卡值標準為學生t檢驗(Student’st-test)的P值小于0.01，同時OPLS-DA模型第一主成分的變量投影重要度VIP大于1，以VIP>1、P<0.01的變量為潛在的差異代謝物，通過在線數據庫(Metlin、HMDB等)中檢索精確相對分子質量以及可能的離子結合形式，經一級質譜和二級質譜確證差異化合物的結構，排除非內源性物質干擾。同時篩選倍數變化較為顯著的差異代謝物，結果見表1、2。由表可知，隨著淺表性胃炎向胃癌的疾病進展，正離子模式下血漿樣本中白三烯、二十碳五烯酸含量顯著下調，5-甲基四氫葉酸含量顯著上調；負離子模式下L-半乳糖-1,4-內酯含量顯著上調,n-6/n-3型多不飽和脂肪酸比例發生改變。后文根據代謝通路分析結果，結合生物學背景將所篩選代謝物代入相應的通路進行通路分析。

表1 正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的差異代謝物Table 1. Differential Metabolites in the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Positive Ion Mode)

表2 負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的差異代謝物Table 2. Differential metabolites in the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Negative Ion Mode)

2.4 代謝通路分析

將血漿樣品的差異代謝物進行代謝通路分析，分析結果以氣泡圖進行展示。氣泡圖中每一個氣泡代表一個代謝通路，氣泡所在橫坐標和氣泡大小表示該通路在拓撲分析中的影響因子大小，大小越大影響因子越大；氣泡所在縱坐標和氣泡顏色表示富集分析的P值[取負自然對數，即-ln(p)]，顏色越深P值越小，富集程度越顯著。影響因子較大或富集程度顯著的代謝通路主要包括：花生四烯酸代謝、α-亞麻酸代謝、甘油磷脂代謝、精氨酸和脯氨酸的代謝、賴氨酸代謝、磷酸戊糖通路、生物素代謝、半乳糖代謝、不飽和脂肪酸生物合成等，見圖9、10。

圖9 正離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的代謝通路分析氣泡圖Figure 9.Metabolic Pathways in the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Positive Ion Mode)

圖10 負離子模式下胃癌組與淺表性胃炎組的代謝通路分析氣泡圖Figure 10.Metabolic Pathways in the Gastric Cancer Group and the Superficial Gastritis Group (Negative Ion Mode)

3 討 論

本研究通過代謝組學數據結合KEGG代謝通路數據庫檢索發現，隨著淺表性胃炎向胃癌進展，患者血漿中白三烯、花生四烯酸、二十碳五烯酸、二十二碳五烯酸、α-亞麻酸、甘油磷酰膽堿、磷酰膽堿、同型半胱氨酸、L-賴氨酸、α-酮異戊酸、亞油酸、花生四烯酸表達下調，而5-甲基四氫葉酸、半乳糖醛酸、半乳糖酸內酯、葡糖酸、尿囊酸、D-甘露糖表達上調，兩組數據間差異有統計學意義。

3.1 花生四烯酸與亞麻酸代謝通路分析

長鏈多不飽和脂肪酸是人體必需的脂肪酸，主要包括n-3系列的二十二碳六烯酸、二十碳五烯酸(eicosapentaenoic acid，EPA)、α-亞麻酸及n-6系列的花生四烯酸(arachidonic acid，AA)、亞油酸等，很多疾病的發生都與必需脂肪酸的攝入不足或比例失調有關，亞油酸、亞麻酸也是組成細胞膜的主要成分。研究表明，n-3多不飽和脂肪酸在體內起抗炎作用，二十碳五烯酸、α-亞麻酸是人體重要的n-3脂肪酸，主要來源是魚類及其油類產品，對心血管疾病、糖尿病、癌癥、阿爾茨海默病、癡呆、抑郁等有預防作用，并對視覺和神經發育有益[5]。由它們合成的消退素和保護素是重要的抗炎活性物質，還可以干擾炎性細胞內信號傳導途徑來抑制炎癥反應。EPA具有一定抑制腫瘤的作用，體外研究表明EPA通過細胞凋亡的方式呈劑量和時間依賴性抑制肝癌HepG 2細胞的生長增殖[6-7]。n-6多不飽和脂肪酸花生四烯酸及其代謝產物是炎癥反應的重要調節因子和介質，如前列腺素、血栓素、白三烯等，介導炎性細胞間的交流和細胞內信號傳遞[8]。有研究發現n-6/n-3多不飽和脂肪酸的比例失調可能導致心血管疾病、腫瘤、糖尿病、自身免疫病等的發病風險提高，其飲食攝入比值一般不應高于4∶1[9-11]。n-6/n-3比例降低，乳腺癌發生率及結直腸癌患者的腫瘤細胞增殖也隨之降低[12]。從本研究的差異代謝物數據(表1,2)看到，隨疾病進展，正離子模式下得到的EPA與負離子模式下得到的差異代謝物AA均呈下降趨勢，但EPA的變化趨勢大于AA，推測隨疾病向腫瘤的進展，AA/EPA升高，n-6/n-3型多不飽和脂肪酸比例的變化可能是淺表性胃炎向胃癌進展的原因。

3.2 半乳糖代謝與抗壞血酸的合成

胃癌組體內L-半乳糖-1，4-內酯顯著升高，對KEGG數據庫代謝通路進行上、下游通路分析后，輔因子生物合成和半乳糖代謝通路(圖11)上游的相關物質濃度也顯著上調，分析可能與L-半乳糖-1，4-內酯的代謝轉化受阻有關。普遍認為，人體不能自身合成維生素C，只能不斷從食物中獲取。在植物體內，抗壞血酸主要通過L-半乳糖途徑合成，L-半乳糖-1，4-內酯脫氫酶(GalLDH)又稱為鐵細胞色素c氧化還原酶，是一種線粒體黃素酶，是催化植物中維生素C(l-抗壞血酸)生物合成的最后一步(圖12)。L-半乳糖-1，4-內酯脫氫酶(GalLDH)失活或缺乏可能導致L-抗壞血酸的生物合成減少[13-14]。

圖11 抗壞血酸生物合成通路(KEGG)Figure 11. Biosynthesis Pathway of Ascorbic Acid (KEGG) KEGG:Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes.

圖12 L-半乳糖-1，4-內酯與抗壞血酸生物轉化Figure 12.Ascorbic Acid Biosynthesis via L-Galactono-1,4-Lactone

已發表研究表明，抗壞血酸和內源性抗氧化系統可以降低患胃癌的風險[15-17]。胃癌組患者血漿中抗壞血酸水平只有健康對照組的1/5，且血漿中抗壞血酸濃度僅為胃液中的1/8，因此胃液中抗壞血酸的研究報道更為多見[18]。與淺表性胃炎者比較，胃癌、萎縮性胃炎胃液中維生素C的濃度下降。隨著胃粘膜病變的加重，其濃度逐漸降低[19]。Kodama等[20]檢測胃癌、慢性胃炎病人的胃液中維生素C和亞硝酸鹽濃度，提示萎縮性胃炎和胃癌病人胃液中的維生素C下降，PH和亞硝酸鹽水平上升。體外實驗證實維生素C能通過自氧化機制產生過氧化氫促進MKN45細胞凋亡，并通過調節BCL-2基因家族表達和上調Caspase-3活性，啟動線粒體細胞凋亡通路，引起腫瘤細胞生長抑制和凋亡[21]。值得一提的是，結合樣本來源背景，甘肅農村地區的重要飲食習慣包括喜食腌制食物、蔬菜水果攝入不足，此為胃癌癌前病變的高危因素[22]。本文通過將軟件篩選出的多個差異代謝物歸入KEGG數據庫進行上、下游通路分析后，發現抗壞血酸生物合成通路中的前體物質L-半乳糖-1，4-內酯在胃癌患者血漿中異常上調，提示是否抗壞血酸合成的關鍵步驟受阻或轉化酶活性受限？有待后續實驗深入研究。

3.3 其他潛在生物標志物

甘露糖、磷酰膽堿、5-甲基四氫葉酸等也在胃癌組與淺表性胃炎組間差異顯著，可能為潛在的生物標志物。本課題組將進一步再針對這些人群的小分子代謝產物進行研究。

4 結 論

本研究利用代謝組學方法，基于超高效液相色譜——四極桿飛行時間質譜聯用技術UHPLC-QTOFMS研究淺表性胃炎和胃癌患者血漿中代謝產物的變化，對代謝組的定性定量結果進行單變量統計分析和多元變量統計分析，在淺表性胃炎與胃癌患者的血漿中篩選出有顯著差異的代謝物，結合代謝通路的分析，表明胃癌患者血漿花生四烯酸代謝、α-亞麻酸代謝、甘油磷脂代謝、精氨酸和脯氨酸的代謝、賴氨酸代謝、磷酸戊糖途徑等，生物素代謝、半乳糖代謝、不飽和脂肪酸生物合成等代謝通路出現紊亂。胃癌患者血漿中二十碳五烯酸、白三烯、花生四烯酸、磷酸膽堿等內源性代謝物濃度顯著下調，L-半乳糖-1，4-內酯、5-甲基四氫葉酸等濃度顯著上調，可作為淺表性胃炎向胃癌進展的潛在生物標志物，為腫瘤疾病的發病機制和早期篩查提供參考。本研究同時發現，n-6/n-3型多不飽和脂肪酸比例的變化及L-半乳糖-1，4-內酯向抗壞血酸的代謝轉化途徑改變可能與胃癌的進展密切相關，與以往文獻中報道的胃癌生物標志物存在差異[23]。結合甘肅省農村地區居民喜食腌菜、蔬菜水果攝入不足等飲食習慣，以上代謝物變化可能與生活環境、飲食特點相關聯，有待在后續工作中深入研究。

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