Метаболомика

Метаболомика — это «систематическое изучение уникальных химических „отпечатков пальцев“ специфичных для процессов, протекающих в живых клетках» — конкретнее, изучение их низкомолекулярных метаболических профилей.[1] Метаболом представляет собой совокупность всех метаболитов, являющихся конечным продуктом обмена веществ в клетке, ткани, органе или организме[2]. В то время как данные об экспрессии мРНК генов и данные протеомного анализа не раскрывают полностью всего того, что может происходить в клетке, метаболические профили могут дать мгновенный снимок физиологических процессов в клетке. Одна из задач системной биологии и функциональной геномики — интегрирование данных протеомики, транскриптомики и метаболической информации для получения более целостного представления о живых организмах.


История возникновения

Идея о том, что биологические жидкости отражают состояние здоровья индивидуума, существует уже долгое время. Врачи Древнего Китая использовали муравьев, чтобы оценить количество глюкозы в моче пациента и выявить диабет.[3] В средние века использовались «мочевые диаграммы», которые связывали цвет, вкус и запах мочи с различными медицинскими характеристиками, имеющие метаболическое происхождение по своей сути.[4]

Концепция индивидуального «метаболического профиля», который мог бы отражать состав биологических жидкостей, была предложена Роджером Вильямсом в конце 40-х годов прошлого века[5] используя хроматографическую бумагу, он предположил что характеристические метаболические профили в моче и слюне связаны с такими патологиями как шизофрения. Однако, только технологический рост 60-х и 70-х сделал возможным количественное измерение метаболических профилей.[6] Термин «метаболический профиль» был введен в 1971 году Хорнингом после того, как удалось показать, что газовая хромато-масс-спектрометрия может быть использована для определения соединений, представленных в моче и тканевых экстрактах человека.[3][7] Группа Хорнинга, совместно с такими учеными как Лайнус Полинг и Артур Робинсон играла ведущую роль в разработке газ-хромато-масс-спектрометрических методов мониторинга метаболитов, представленных в моче, на протяжении 70-х.[8]

Одновременно спектроскопия ЯМР, которая была открыта в 40-е, стала быстро развиваться и к 80-м достигла достаточной чувствительности для идентификации метаболитов в биологических образцах.[3][4] Метаболомные исследования с помощью спектроскопии ЯМР проводились в основном в лаборатории Джереми Николсона в Биркбек-колледже лондонского университета и позже в лондонском королевском колледже. В 1984 Николсон показал, что протонная спектроскопия ЯМР потенциально может быть использована для диагностики диабета и позже впервые стал использовать распознавание образов при анализе данных спектроскопии ЯМР.[9][10]

23 января 2007 года программа «Метаболом человека» Университета Альберта (Канада), возглавляемая Дэвидом Уишартом, завершила первую версию базы данных о метаболоме человека, содержащую информацию о примерно 2500 метаболитах, 1200 лекарствах и 3500 веществ пищи.[11][12]

На сегодняшний день метаболомика все ещё остается «новой» областью исследований.[13] Дальнейший прогресс в этой области зависит от многих факторов, в том числе от развития технической базы аналитических методов, прежде всего масс-спектрометрических методов и спектроскопии ЯМР.[13]

Метаболом

Метаболом представляет собой полный набор низкомолекулярных метаболитов (таких как промежуточные продукты обмена веществ, гормоны и другие сигнальные молекулы и вторичные метаболиты), которые могут быть найдены как в биологическом образце, так и в единичном организме.[14][15] Термин построен по аналогии с транскриптомикой и протеомикой. Так же как транскриптом и протеом, метаболом постоянно меняется. Хотя метаболом может быть определен сравнительно легко, в настоящее время не представляется возможным определение широкого спектра метаболитов с помощью одного аналитического метода. В январе 2007 года учёные университета Альберта и университета Калгари закончили первую версию метаболома человека. Они каталогизировали около 2500 метаболитов, 1200 лекарств и 3500 компонентов пищи, которые могут быть найдены в человеческом теле.[11] Эта информация, доступная в базе метаболома человека (www.hmdb.ca) и основанная на анализе существующей научной литературы, далека от полноты.[16] О метаболомах других организмов известно гораздо больше. Например, было охарактеризовано более 50,000 метаболитов растений, многие тысячи были идентифицированы и охарактеризованы в единичных растениях.[17][18]

Метаболиты

Метаболиты — это промежуточные и конечные продукты обмена веществ. В метаболомике метаболиты обычно определяют как любые молекулы размера не более 1 КДа.[19] Однако существуют и исключения из этого определения, это зависит от конкретного образца и аналитического метода. Например, такие макромолекулы, как липопротеины и альбумин, надежно определяются при анализе плазмы крови методом спектроскопии ЯМР.[20] В метаболомике растений принято выделять «первичные» и «вторичные» метаболиты. Первичные метаболиты принимают непосредственное участие в нормальном росте, развитии и репродукции. Вторичные метаболиты не принимают участия в этих процессах, но обычно имеют важные экологические функции. Например, антибиотики и пигменты.[21] В метаболомике человека же принято делить метаболиты на эндогенные (произведенные изучаемым организмом) и экзогенные.[22] Метаболиты чужеродных субстанций, таких как лекарства, называют ксенометаболитами или ксенобиотиками.[23]

Метаболом формируется большой сетью метаболических реакций. где продукты одной ферментативной реакции являются исходными веществами для других. Такие системы описываются как гиперциклы.

Метабономика

Метабономика определяется как «количественное измерение динамического многопараметрического метаболического ответа живых систем на патофизиологические воздействия или генные модификации». Термин происходит от греческого мета, означающего «изменение», и номос, означающего «набор правил или закономерностей».[24] Этот подход был впервые предложен и использован Джереми Николсоном в Королевском лондонском колледже и используется в токсикологии, диагностике заболеваний и ряде других областей. Исторически метабономический подход был одной из первых попыток применить приемы системной биологии для изучения метаболизма.[25][26][27]

Существуют разногласия при определении различий между метаболомикой и метабономикой. Различия между двумя подходами не сводятся к выбору аналитических методов, хотя метабономика преимущественно ассоциируется со спектроскопией ЯМР, а метаболомика — с масс-спетрометрическими техниками. Несмотря на отсутствие общепризнанной точки зрения, считается, что метаболомика уделяет большее внимание метаболическим профилям на клеточном и органном уровне и преимущественно связана с нормальным эндогенным метаболизмом. Метабономика же использует метаболические профили для получения информации об изменениях метаболизма, связанных с внешними факторами окружающей среды, патологическими процессами и не генетическими изменениями. Это не тривиальное различие. Метаболомные исследования должны, по определению, исключать метаболические изменения под воздействием не генетических факторов, потому что они являются внешними по отношению к изучаемой системе. На практике же, особенно при исследовании заболеваний человека, существует путаница в определениях и часто их считают синонимами.[28]

Аналитические методы

Методы разделения
  • Газовая хроматография, в особенности с масс-спектрометрическим детектированием (газовая хромато-масс-спектрометрия) — один из наиболее мощных и широкоиспользуемых методов. Она даёт очень высокое хроматографическое разрешение, но для определения многих биомолекул требуется химическая дериватизация, без неё могут анализироваться только летучие соединения. Некоторые макромолекулы и полярные метаболиты не могут исследоваться с помощью газовой хроматографии.[29]
  • Высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ). По сравнению с газ-хроматографией, ВЭЖХ имеет более низкое хроматографическое разрешение, но это компенсируется более широким рядом соединений, которые потенциально могут быть измерены.[30]
  • Капиллярный электрофорез. Капиллярный электрофорез имеет более высокую теоретическую эффективность разделения нежели ВЭЖХ, и может использоваться для исследования более широкого диапазона соединений, чем газ-хроматография. Как и все электрофоретические методы, он наиболее удобен для разделения ионов.[31]

Методы обнаружения
  • Масс-спектрометрия Масс-спектрометрию используют для идентификации и количественного анализа метаболитов после разделения с помощью газ-хроматографии, ВЭЖХ, или капиллярного электрофореза. Газ-хромато-масс-спектрометрия наиболее «естественная» из этих комбинаций и была разработана первой. Кроме того, существующие и разрабатываемые библиотеки масс-спектрометрических данных позволяют идентифицировать метаболиты по их фрагментации при ионизации.
  • Ядерный магнитный резонанс (Спектроскопия ЯМР). ЯМР является единственным методом, который не нуждается в разделении смеси исследуемых метаболитов и позволяет использовать исследованные образцы для дальнейшего анализа. Все виды низкомолекулярных метаболитов могут быть определены одновременно. Основными преимуществами ЯМР являются высокая воспроизводимость измерений и простота подготовки образцов. Хотя, конечно, ЯМР имеет существенно более низкую чувствительность, чем масс-спектрометрические методы.[32][33]
  • Наряду со спектроскопией ЯМР и масс-спектроскопическими методами, используются и другие, такие как ВЭЖХ с электрохимическим детектированием и тонкослойная хроматография смесей с изотопными метками.

Статистические методы

Метаболомные данные обычно представляют собой результаты различных измерений объектов в разных условиях. Это могут быть спектры в цифровом формате или списки метаболитов и их концентраций. В самом простом случае эти данные представляются в виде матрицы, в которой строки соответствуют образцам, а колонки — концентрациям метаболитов. Для анализа таких данных используются различные статистические методы, обычно это проекционные методы, такие как регрессия на главные компоненты и регрессия на проекциях на скрытые переменные.[34]

Основные приложения
  • Токсикология. Метаболические профили (в частности, мочи и плазмы крови) могут быть использованы для определения физиологических изменений, вызванных попаданием токсичных химических соединений. Во многих случаях наблюдаемые изменения могут быть соотнесены со специфичными синдромами, например со специфическими поражениями печени и жировой ткани.[28]
  • Функциональная геномика. Метаболомика может быть прекрасным инструментом для определения фенотипа, возникающего при генетических изменениях, таких как удаление и вставка генов. Это может быть определение фенотипических изменений генно-модифицированных животных и растений, прогнозирование функционирования неизученных генов путём сравнения метаболических изменений с теми, которые происходят при вставке и удалении известных.

Примечания
  1. Daviss; Bennett. Growing pains for metabolomics (неопр.) // The Scientist. — 2005. — April (т. 19, № 8). — С. 25—28.
  2. Jordan K. W., Nordenstam J., Lauwers G. Y., Rothenberger D. A., Alavi K., Garwood M., Cheng L. L. Metabolomic characterization of human rectal adenocarcinoma with intact tissue magnetic resonance spectroscopy (англ.) // Diseases of the Colon & Rectum : journal. — 2009. — March (vol. 52, no. 3). — P. 520—525. — doi:10.1007/DCR.0b013e31819c9a2c. — PMID 19333056.
  3. Van der greef and Smilde, J Chemomet, (2005) 19:376-386
  4. Nicholson J. K., Lindon J. C. Systems biology: Metabonomics (англ.) // Nature. — 2008. — October (vol. 455, no. 7216). — P. 1054—1056. — doi:10.1038/4551054a. — PMID 18948945.
  5. Gates and Sweeley, Clin Chem (1978) 24(10):1663-73
  6. Preti, George. «Metabolomics comes of age?» The Scientist, 19[11]:8, June 6, 2005.
  7. Novotny et al J Chromatog B (2008) 866:26-47
  8. Griffiths, W.J. and Wang, Y. (2009) Chem Soc Rev 38:1882-96
  9. Holmes E and Antti H (2002) Analyst 127:1549-57
  10. Lenz EM and Wilson ID (2007) J Proteome Res 6(2):443-58
  11. Wishart D. S., Tzur D., Knox C., et al. HMDB: the Human Metabolome Database (англ.) // Nucleic Acids Research : journal. — 2007. — January (vol. 35, no. Database issue). — P. D521—6. — doi:10.1093/nar/gkl923. — PMID 17202168.
  12. Wishart D. S., Knox C., Guo A. C., Eisner R., Young N., Gautam B., Hau D. D., Psychogios N., Dong E., Bouatra S., Mandal R., Sinelnikov I., Xia J., Jia L., Cruz J. A., Lim E., Sobsey C. A., Shrivastava S., Huang P., Liu P., Fang L., Peng J., Fradette R., Cheng D., Tzur D., Clements M., Lewis A., De Souza A., Zuniga A., Dawe M., Xiong Y., Clive D., Greiner R., Nazyrova A., Shaykhutdinov R., Li L., Vogel H. J., Forsythe I. HMDB: a knowledgebase for the human metabolome (англ.) // Nucleic Acids Research : journal. — 2009. — Vol. 37, no. Database issue. — P. D603. — doi:10.1093/nar/gkn810. — PMID 18953024.
  13. Morrow Jr., Ph.D., K. John. Mass Spec Central to Metabolomics (1 апреля 2010), С. 1. Архивировано 28 июня 2010 года. Дата обращения 28 June 2010{{подст:Служебные разделы}}.
  14. Oliver S. G., Winson M. K., Kell D. B., Baganz F. Systematic functional analysis of the yeast genome (англ.) // Trends in Biotechnology : journal. — Cell Press, 1998. — September (vol. 16, no. 9). — P. 373—378. — doi:10.1016/S0167-7799(98)01214-1. — PMID 9744112.
  15. Griffin J. L., Vidal-Puig A. Current challenges in metabolomics for diabetes research: a vital functional genomic tool or just a ploy for gaining funding? (англ.) // Physiol. Genomics : journal. — 2008. — June (vol. 34, no. 1). — P. 1—5. — doi:10.1152/physiolgenomics.00009.2008. — PMID 18413782.
  16. Pearson H. Meet the human metabolome (англ.) // Nature. — 2007. — March (vol. 446, no. 7131). — P. 8. — doi:10.1038/446008a. — PMID 17330009.
  17. De Luca V., St Pierre B. The cell and developmental biology of alkaloid biosynthesis (англ.) // Trends Plant Sci. : journal. — 2000. — April (vol. 5, no. 4). — P. 168—173. — doi:10.1016/S1360-1385(00)01575-2. — PMID 10740298.
  18. Griffin J. L., Shockcor J. P. Metabolic profiles of cancer cells (англ.) // Nat. Rev. Cancer : journal. — 2004. — July (vol. 4, no. 7). — P. 551—561. — doi:10.1038/nrc1390. — PMID 15229480.
  19. Samuelsson L. M., Larsson D. G. Contributions from metabolomics to fish research (англ.) // Mol Biosyst : journal. — 2008. — October (vol. 4, no. 10). — P. 974—979. — doi:10.1039/b804196b. — PMID 19082135.
  20. Nicholson J. K., Foxall P. J., Spraul M., Farrant R. D., Lindon J. C. 750 MHz 1H and 1H-13C NMR spectroscopy of human blood plasma (англ.) // Anal. Chem. : journal. — 1995. — March (vol. 67, no. 5). — P. 793—811. — doi:10.1021/ac00101a004. — PMID 7762816.
  21. Bentley R. Secondary metabolite biosynthesis: the first century (англ.) // Crit. Rev. Biotechnol. : journal. — 1999. — Vol. 19, no. 1. — P. 1—40. — doi:10.1080/0738-859991229189. — PMID 10230052.
  22. Nordström A., O'Maille G., Qin C., Siuzdak G. Nonlinear data alignment for UPLC-MS and HPLC-MS based metabolomics: quantitative analysis of endogenous and exogenous metabolites in human serum (англ.) // Anal. Chem. : journal. — 2006. — May (vol. 78, no. 10). — P. 3289—3295. — doi:10.1021/ac060245f. — PMID 16689529.
  23. Crockford D. J., Maher A. D., Ahmadi K. R., et al. 1H NMR and UPLC-MS(E) statistical heterospectroscopy: characterization of drug metabolites (xenometabolome) in epidemiological studies (англ.) // Anal. Chem. : journal. — 2008. — September (vol. 80, no. 18). — P. 6835—6844. — doi:10.1021/ac801075m. — PMID 18700783.
  24. Nicholson J. K. Global systems biology, personalized medicine and molecular epidemiology (англ.) // Mol. Syst. Biol. : journal. — 2006. — Vol. 2. — P. 52. — doi:10.1038/msb4100095. — PMID 17016518.
  25. Nicholson J. K., Lindon J. C., Holmes E. 'Metabonomics': understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data (англ.) // Xenobiotica : journal. — 1999. — November (vol. 29, no. 11). — P. 1181—1189. — doi:10.1080/004982599238047. — PMID 10598751.
  26. Nicholson J. K., Connelly J., Lindon J. C., Holmes E. Metabonomics: a platform for studying drug toxicity and gene function (англ.) // Nat Rev Drug Discov : journal. — 2002. — February (vol. 1, no. 2). — P. 153—161. — doi:10.1038/nrd728. — PMID 12120097.
  27. Holmes E., Wilson I. D., Nicholson J. K. Metabolic phenotyping in health and disease (англ.) // Cell. — Cell Press, 2008. — September (vol. 134, no. 5). — P. 714—717. — doi:10.1016/j.cell.2008.08.026. — PMID 18775301.
  28. Robertson D. G. Metabonomics in toxicology: a review (англ.) // Toxicol. Sci. : journal. — 2005. — June (vol. 85, no. 2). — P. 809—822. — doi:10.1093/toxsci/kfi102. — PMID 15689416.
  29. Schauer N., Steinhauser D., Strelkov S., et al. GC-MS libraries for the rapid identification of metabolites in complex biological samples (англ.) // FEBS Lett. : journal. — 2005. — February (vol. 579, no. 6). — P. 1332—1337. — doi:10.1016/j.febslet.2005.01.029. — PMID 15733837.
  30. Gika H. G., Theodoridis G. A., Wingate J. E., Wilson I. D. Within-day reproducibility of an HPLC-MS-based method for metabonomic analysis: application to human urine (англ.) // J. Proteome Res. : journal. — 2007. — August (vol. 6, no. 8). — P. 3291—3303. — doi:10.1021/pr070183p. — PMID 17625818.
  31. Lapainis T., Rubakhin S. S., Sweedler J. V. Capillary electrophoresis with electrospray ionization mass spectrometric detection for single-cell metabolomics (англ.) // Anal. Chem. : journal. — 2009. — July (vol. 81, no. 14). — P. 5858—5864. — doi:10.1021/ac900936g. — PMID 19518091.
  32. Griffin J. L. Metabonomics: NMR spectroscopy and pattern recognition analysis of body fluids and tissues for characterisation of xenobiotic toxicity and disease diagnosis (англ.) // Curr Opin Chem Biol : journal. — 2003. — October (vol. 7, no. 5). — P. 648—654. — doi:10.1016/j.cbpa.2003.08.008. — PMID 14580571.
  33. Beckonert O., Keun H. C., Ebbels T. M., et al. Metabolic profiling, metabolomic and metabonomic procedures for NMR spectroscopy of urine, plasma, serum and tissue extracts (англ.) // Nat Protoc : journal. — 2007. — Vol. 2, no. 11. — P. 2692—2703. — doi:10.1038/nprot.2007.376. — PMID 18007604.
  34. Trygg J., Holmes E., Lundstedt T. Chemometrics in metabonomics (англ.) // J. Proteome Res. : journal. — 2007. — February (vol. 6, no. 2). — P. 469—479. — doi:10.1021/pr060594q. — PMID 17269704.

Литература
  • Tomita M., Nishioka T. (2005), Metabolomics: The Frontier of Systems Biology, Springer, ISBN 4-431-25121-9
  • Wolfram Weckwerth W. (2006), Metabolomics: Methods And Protocols (Methods in Molecular Biology), Humana Press, ISBN 1-58829-561-3
  • Dunn, W.B. and Ellis, D.I. (2005), Metabolomics: current analytical platforms and methodologies. Trends in Analytical Chemistry 24(4), 285—294.
  • Ellis, D.I. and Goodacre, R. (2006) Metabolic fingerprinting in disease diagnosis: biomedical applications of infrared and Raman spectroscopy. Analyst 131, 875—885. DOI:10.1039/b602376m

http://dbkgroup.org/dave_files/AnalystMetabolicFingerprinting2006.pdf

Ссылки
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.