內源性代謝物檢測方法及應用
代謝物 (Metabolites) 指的是在整個細胞活動中作為前體、中間體和最終產物存在的生物小分子[1]。它們可以啟動細胞信號級聯，調節各種生物過程，并提供細胞狀態的直接信息。人體中的代謝物包括內源性代謝物 (由人體中的生命活動產生的生物小分子) 和外源性代謝物 (指的是來源于飲食等由外來途徑攝入人體的)。人體內源性代謝物一般包括來源于細胞、組織和體液中的小分子代謝物 (圖 1)，對人體內源性代謝物的研究一直被用于健康評估和疾病診斷[2]。由此衍生出代謝組學。
圖 1. 來源于體液和細胞的代謝物[2]
表面增強拉曼光譜 (SERS) 是一種超靈敏和高度特異的光學檢測技術，得益于拉曼光譜的分子“指紋”和等離子體納米材料的巨大信號增強 (低至單分子水平) 。拉曼光譜作為光與樣品相互作用時發射的非彈性部分，顯示出指紋特征和窄帶寬的高度特異性。它可以揭示分子振動、旋轉和過渡信息，換言之，可以反應分子的結構信息。在一些特殊的材料表面，分子的拉曼散射光譜強度能得到非常顯著的增強。這種散射光譜的增強使人們可以更加容易的利用拉曼光譜進行樣品的分析。作為一種新興的代謝產物檢測方法，SERS 已通過標準化的底物制備和檢測程序開發 (圖 2)[2]。
圖 2. 表面增強拉曼光譜 (SERS) 對代謝物的檢測流程[2]
質譜 (MS) 是一種測量離子質荷比的分析方法。質譜的基本原理是電離樣品中的每一種成分，以產生具有不同電荷質量比的帶電離子，然后離子束進入質量分析儀進行質量測定。MS 被廣泛應用于通過直接注射或色譜分離來分析生物樣品。質量準確度的最新改進極大地拓寬了 MS 能夠以更高精度分析的代謝物范圍。通過具有高靈敏度和高分辨率的 MS 可以實現各種代謝產物的定量，以獲得代謝信息[2]。例如，通過基質輔助激光解吸/電離質譜 (LDIMS) 檢測尿液中的代謝物，以確定腎臟疾病亞型特征[4]。同樣，在 LDIMS 的幫助下，通過血清代謝物檢測實現了早期肺腺癌的診斷[5]。
核磁共振 (NMR) 檢測代謝產物是基于不同核自旋運動的差異。在強磁場中，某些元素的原子核和電子能量本身所具有的磁性，被分裂成兩個或兩個以上量子化的能級。吸收適當頻率的電磁輻射，可在所產生的磁誘導能級之間發生躍遷，同時會產生共振譜，可用于測定分子中某些原子的數目、類型和相對位置，從而能夠分析代謝物的結構。核磁共振能夠獲得整個代謝的信息，被認為是體液分析中最成功的分析技術之一。然而，受限于相對較低的靈敏度，NMR 僅適用于足夠濃度的代謝物[2]。
3 種檢測方法的比較如下：
表 1. MS, NMR 和 SERS 對代謝物檢測的比較[6]
疾病會使體內的生理過程發生變化，進而引起體內代謝物的改變。對機體的代謝物進行定性和定量分析，可以找到疾病的標記物，進而可能用于疾病的診斷，對于早期診斷疾病具有重要意義。
早期癌癥檢測大大增加了成功治療的機會，但對包括肺腺癌 (LA) 在內的一些腫瘤的可用診斷方法有限。對于大規模臨床應用而言，理想的 LA 早期診斷必須解決快速檢測、低侵襲性和高度的可操作性。有研究者通過優化的鐵粒子輔助激光解吸/電離質譜 (LDI-MS) 方法對早期肺癌患者 (n=200)、健康對照 (n=200)、其它肺癌 (n=36) 以及肺良性疾病 (n=45) 的 481 份人血清樣本進行代謝組學分析，然后通過儀器模擬算法，確定了一個由七種代謝產物和相關途徑組成的生物標志物組，以區分早期 LA 和對照組 (p<0.05)，對于早期診斷 LA 有重要意義[5]。
圖 3. 對血液的代謝組學分析[5]
此外還有，美國康奈爾大學營養科學部 Patrick J. Stover 教授設計了一項針對大學新生的為期 9 個月的前瞻性研究 (n=264) 來探索年輕人代謝組與突發性肥胖增加的關系，發現戊糖磷酸途徑代謝產物赤蘚糖醇，可能是當代大學生腹型肥胖的潛在生物標記物[7]。
除了應用于疾病診斷，內源性代謝物本身在體內還發揮著重要作用。許多疾病與內源性代謝物的改變有關，可以從內源性代謝物著手研究尋找治療疾病的藥物，為新藥研究提供新的方法。
在癌癥治療方面，內源性代謝物也可提供新的思路。有研究表明，細胞中正常產生的許多代謝產物可能具有高度毒性，如含有反應性基團的代謝產物 (如 methylglyoxal, 4-hydroxynonenal, and glutaconyl-CoA) 或充當與其他代謝產物競爭類似物的代謝產物 (如deoxyuridine triphosphate and l-2-hydroxyglutarate)。如果代謝途徑含有有毒的中間體，那么我們可以通過靶向下游酶來誘導有毒中間體的積聚并毒害癌細胞[8]。
綜上所述，內源性代謝物除了在體內作為功能小分子存在外，還在疾病診斷和疾病治療方面發揮著越來越多的作用，相信內源性代謝物在不久的將來還可應用于更多的領域 (比如中醫藥現代化領域等)，將發揮更多更廣的作用。
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參考文獻
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[3] Johnson CH, Ivanisevic J, Siuzdak G. Metabolomics: beyond biomarkers and towards mechanisms. Nat Rev Mol Cell Biol. 2016;17(7):451-459.
[4] Yang J, Wang R, Huang L, et al. Urine Metabolic Fingerprints Encode Subtypes of Kidney Diseases. Angew Chem Int Ed Engl. 2020;59(4):1703-1710.
[5] Huang L, Wang L, Hu X, et al. Machine learning of serum metabolic patterns encodes early-stage lung adenocarcinoma. Nat Commun. 2020;11(1):3556.
[6] Emwas AH. The strengths and weaknesses of NMR spectroscopy and mass spectrometry with particular focus on metabolomics research. Methods Mol Biol. 2015;1277:161-193.
[7] Hootman KC, Trezzi JP, Kraemer L, et al. Erythritol is a pentose-phosphate pathway metabolite and associated with adiposity gain in young adults. Proc Natl Acad Sci U S A. 2017;114(21):E4233-E4240.
[8] Lee N, Spears ME, Carlisle AE, Kim D. Endogenous toxic metabolites and implications in cancer therapy. Oncogene. 2020;39(35):5709-5720.
